手写一个对标Sentinel的集群限流器有多难？且听我慢慢道来

后端

2024-01-31 15:23:38

限流技术：电商狂潮下保障稳定性的幕后功臣

电商行业的蓬勃发展，不仅给消费者带来了便利，也给服务提供商带来了严峻的挑战。在购物狂欢节等流量激增期间，瞬时大流量可能会压垮服务器，导致服务中断。为了应对这一难题，限流技术 应运而生。

限流的利器：保障服务稳定的三剑客

在确保服务稳定性方面，限流技术与熔断降级 和容灾演练 并称为三大利器：

服务流控： 限流通过限制请求量，防止服务器不堪重负。
熔断降级： 当服务出现故障时，熔断机制隔离故障服务，防止其影响其他健康服务。
容灾演练： 通过模拟故障场景，验证服务在异常情况下的处理能力，并制定预案。

Sentinel：限流领域的佼佼者

在限流领域，Sentinel 是一款备受推崇的开源组件。它提供了丰富的限流策略，满足各类场景的需求，同时支持集群限流，实现分布式系统的统一流量管理。

亲自动手：打造集群限流利器

虽然Sentinel功能强大，但动手实现一个集群限流器也不失为一种提升技术能力的途径。在着手构建之前，我们需要考虑以下关键点：

技术选型： 选择合适的编程语言（如Java）。
设计思路： 采用单例模式确保只有一个限流器实例。
核心功能： 涵盖限流策略、流量统计、熔断降级等功能。

集群限流器的架构

为了实现集群限流，我们可以采用两种方案：

中心化限流： 部署一个集中式限流器管理所有服务的流量。
分布式限流： 在每个节点部署一个限流器，负责管理本地服务流量。

代码示例：限流策略

// 令牌桶算法
class TokenBucketLimiter {
    private int tokens;
    private int capacity;
    private long lastRefillTime;

    public TokenBucketLimiter(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.tokens = capacity;
    }

    public synchronized boolean tryAcquire() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTime = now - lastRefillTime;
        tokens += (int) (elapsedTime / 1000); // 每秒补充令牌
        lastRefillTime = now;

        if (tokens > 0) {
            tokens--;
            return true;
        }
        return false;
    }
}