账户限流在集群模式下的实现：确保用户请求落于同一台机器

java

2024-03-12 14:04:18

在集群模式下实现账户限流：让用户请求落在同一台机器上

简介

在集群模式下，对账户限流是一个常见需求，因为它可以防止单个用户向系统发出过多请求，从而导致性能下降或服务中断。为了有效地实现账户限流，需要确保同一用户的请求始终落在同一台机器上。这可以通过使用一致性哈希算法来实现。

一致性哈希算法

一致性哈希算法是一种数据分布算法，它具有以下特点：

一致性： 当数据发生变化时，只有少量数据会受到影响。
可扩展性： 随着集群规模的增长，可以轻松地添加或删除机器，而不会影响数据的分布。

一致性哈希算法将用户请求映射到集群中的某一台机器上，这样，同一用户的请求就会始终落在同一台机器上，从而保证了账户限流策略的有效执行。

实现步骤

要使用一致性哈希算法实现账户限流，需要遵循以下步骤：

选择一致性哈希算法： 有多种一致性哈希算法可供选择，如 MurmurHash、Ketama 等。
计算用户哈希值： 对每个用户计算一个哈希值，用作一致性哈希环上的键。
创建一致性哈希环： 创建一个一致性哈希环，并将集群中的所有机器映射到这个环上。
将用户请求映射到机器： 当收到一个用户请求时，计算该用户的哈希值，然后将其映射到一致性哈希环上的相应机器。
在映射的机器上执行限流策略： 在映射的机器上执行对该用户的限流策略。

代码示例

下面是一个使用 Java 实现一致性哈希算法的代码示例：

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash {

    private final SortedMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();
    private final int virtualNodeNum;

    public ConsistentHash(int virtualNodeNum) {
        this.virtualNodeNum = virtualNodeNum;
    }

    public void add(String node) {
        for (int i = 0; i < virtualNodeNum; i++) {
            int hash = HashUtil.hash(node + "-" + i);
            circle.put(hash, node);
        }
    }

    public String get(String key) {
        int hash = HashUtil.hash(key);
        SortedMap<Integer, String> tailMap = circle.tailMap(hash);
        if (tailMap.isEmpty()) {
            return circle.firstEntry().getValue();
        }
        return tailMap.firstEntry().getValue();
    }

    private static class HashUtil {

        public static int hash(String key) {
            int h = 0;
            char[] chars = key.toCharArray();
            for (char c : chars) {
                h = 31 * h + c;
            }
            return h;
        }
    }
}