玩转分布式限流系统：筑牢系统稳定性的保护伞

后端

2022-11-13 23:38:57

分布式限流系统：保驾护航系统稳定的利器

在当今高速发展的互联网时代，网站和应用程序面临着前所未有的高并发访问，给系统稳定性带来了巨大挑战。为了应对这一挑战，分布式限流系统应运而生，成为维护系统稳定的有力武器。

什么是分布式限流系统？

分布式限流系统是一种通过对请求进行限速，防止超出阈值的请求涌入系统，从而避免系统崩溃或性能下降的技术手段。限流算法是实现限流的关键，它决定了如何对请求进行限制。

单机限流算法

单机限流算法是在单台机器上实现请求限制的重要组成部分。常用的单机限流算法包括：

令牌桶算法： 将请求视为令牌，限制单位时间内可处理的令牌数量。
漏桶算法： 将请求视为流入漏斗的水，以固定速率处理请求，超过速率的请求将被丢弃。
滑动窗口算法： 将一段时间内的请求数量作为限流阈值，随着窗口移动，阈值动态调整。

分布式限流系统

单机限流算法无法满足分布式环境下的限流需求，分布式限流系统应运而生。常用的分布式限流系统包括：

Redis： 一个键值存储数据库，可存储和同步限流状态。
Sentinel： 一个分布式系统管理工具，提供自动故障转移功能。
Hystrix： 一个Java库，提供熔断和限流功能。

如何构建分布式限流系统？

构建分布式限流系统需要以下关键步骤：

确定限流指标： 根据业务场景和系统容量，确定需要限流的指标，如请求数量、并发连接数等。
选择限流算法： 根据系统特性和限流需求，选择合适的限流算法，如令牌桶算法、漏桶算法或滑动窗口算法。
实现限流逻辑： 根据选择的限流算法，在代码中实现限流逻辑，并将其集成到系统中。
监控和调整： 对分布式限流系统进行监控，及时发现限流情况并进行调整。

分布式限流系统的优势

防止系统崩溃： 通过限制请求量，避免超出系统处理能力的请求涌入，防止系统崩溃。
优化系统性能： 合理分配系统资源，防止请求过载导致系统响应缓慢或不可用。
提升用户体验： 确保用户在高并发访问情况下也能获得流畅的体验，避免因系统崩溃或性能下降而带来的负面影响。

代码示例

使用Redis实现令牌桶算法：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class TokenBucketLimit {

    private static final String BUCKET_KEY = "token_bucket";
    private static final int BUCKET_SIZE = 100;
    private static final int REFILL_RATE = 10;

    public static boolean check(String key) {
        Jedis jedis = new Jedis();
        long tokens = jedis.incr(BUCKET_KEY);
        if (tokens >= BUCKET_SIZE) {
            jedis.decr(BUCKET_KEY);
            return false;
        }
        jedis.expire(BUCKET_KEY, BUCKET_SIZE / REFILL_RATE);
        return true;
    }
}