玩转高并发系统设计：如何用限流化险为夷

后端

2023-05-12 21:16:12

限流：维持高并发系统稳定性的黑科技

在瞬息万变的互联网世界里，高并发系统已成为企业和组织赖以生存的基础设施。然而，如何确保这些系统在面对流量激增和恶意攻击等挑战时，能够稳定运行，提供优质服务，是一个不可忽视的难题。限流，作为一种至关重要的保护机制，应运而生。

限流原理：巧妙的控制机制

限流的原理妙不可言，它通过控制请求流入系统的数量，确保系统在峰值流量下也能保持稳定运行。其核心思想是：当系统达到预设的阈值时，拒绝新的请求，避免系统超负荷运转。实现限流的方式多种多样，包括令牌桶算法、漏桶算法、滑动窗口算法等。

令牌桶算法：有序的请求控制

令牌桶算法将请求视为令牌，储存在一个桶中。当有请求到来时，算法会检查桶中是否有足够的令牌，如果有，请求即可通过；否则，请求将被拒绝。令牌桶算法简单易用，能够有效控制请求速率。

Python 代码示例：

import time

class TokenBucket:
    def __init__(self, tokens, fill_rate):
        self.tokens = tokens
        self.fill_rate = fill_rate
        self.last_updated = time.time()

    def get_tokens(self, requested_tokens):
        now = time.time()
        self.tokens += (now - self.last_updated) * self.fill_rate
        self.last_updated = now
        if self.tokens < requested_tokens:
            return False
        else:
            self.tokens -= requested_tokens
            return True

漏桶算法：平滑的流量处理

漏桶算法将请求视为水滴，存储在一个漏桶中。漏桶底部有一个洞，水滴会以一定速度从洞中流出。当有请求到来时，算法会检查漏桶中是否有足够的空间容纳请求，如果有，请求即可通过；否则，请求将被拒绝。漏桶算法能够平滑处理突发流量，有效控制请求平均速率。

Python 代码示例：

import time

class LeakyBucket:
    def __init__(self, rate):
        self.rate = rate
        self.last_updated = time.time()
        self.queue = []

    def get_tokens(self):
        now = time.time()
        self.queue = [item for item in self.queue if item >= now]
        elapsed_time = now - self.last_updated
        self.last_updated = now
        tokens = int(self.rate * elapsed_time)
        self.queue.append(now + tokens)
        return len(self.queue) < self.rate

滑动窗口算法：动态的请求限流

滑动窗口算法将请求划分为多个时间窗口，并在每个窗口内限制请求的数量。当有请求到来时，算法会检查当前窗口内是否有足够的配额容纳请求，如果有，请求即可通过；否则，请求将被拒绝。滑动窗口算法能够有效应对突发流量，并根据系统负载动态调整限流阈值。

Python 代码示例：

import time

class SlidingWindow:
    def __init__(self, window_size, rate):
        self.window_size = window_size
        self.rate = rate
        self.window = [0] * window_size
        self.index = 0

    def get_tokens(self):
        now = time.time()
        for i in range(self.index, self.window_size):
            if self.window[i] <= now:
                self.window[i] = now
            else:
                break
        self.index = i
        tokens = int(self.rate * (now - self.window[self.index]))
        self.window[self.index] = now + tokens
        self.index = (self.index + 1) % self.window_size
        return tokens