面试官：你知道哪些限流方案？

前言

Java单机限流可以使用AtomicInteger，RateLimiter或Semaphore来实现，但是上述方案都不支持集群限流。集群限流的应用场景有两个，一个是网关，常用的方案有Nginx限流和Spring Cloud Gateway，另一个场景是与外部或者下游服务接口的交互，因为接口限制必须进行限流。

本文的主要内容为：

Redis和Lua的使用场景和注意事项，比如说KEY映射的问题。
Spring Cloud Gateway中限流的实现。

一、集群限流的难点

我们来探讨一下，如果将 RateLimiter扩展，让它支持集群限流，会遇到哪些问题。

RateLimiter会维护两个关键的参数 nextFreeTicketMicros和 storedPermits，它们分别是下一次填充时间和当前存储的令牌数。当 RateLimiter的 acquire函数被调用时，也就是有线程希望获取令牌时， RateLimiter会对比当前时间和 nextFreeTicketMicros，根据二者差距，刷新 storedPermits，然后再判断更新后的 storedPermits是否足够，足够则直接返回，否则需要等待直到令牌足够「Guava RateLimiter的实现比较特殊，并不是当前获取令牌的线程等待，而是下一个获取令牌的线程等待」。

由于要支持集群限流，所以 nextFreeTicketMicros和 storedPermits这两个参数不能只存在JVM的内存中，必须有一个集中式存储的地方。而且，由于算法要先获取两个参数的值，计算后在更新两个数值，这里涉及到竞态限制，必须要处理并发问题。

集群限流由于会面对相比单机更大的流量冲击，所以一般不会进行线程等待，而是直接进行丢弃，因为如果让拿不到令牌的线程进行睡眠，会导致大量的线程堆积，线程持有的资源也不会释放，反而容易拖垮服务器。

二、Redis和Lua

分布式限流本质上是一个集群并发问题，Redis单进程单线程的特性，天然可以解决分布式集群的并发问题。所以很多分布式限流都基于Redis，比如说Spring Cloud的网关组件Gateway。

Redis执行Lua脚本会以原子性方式进行，单线程的方式执行脚本，在执行脚本时不会再执行其他脚本或命令。并且，Redis只要开始执行Lua脚本，就会一直执行完该脚本再进行其他操作，所以Lua脚本中不能进行耗时操作。使用Lua脚本，还可以减少与Redis的交互，减少网络请求的次数。

Redis中使用Lua脚本的场景有很多，比如说分布式锁，限流，秒杀等，总结起来，下面两种情况下可以使用Lua脚本:

使用 Lua 脚本实现原子性操作的CAS，避免不同客户端先读Redis数据，经过计算后再写数据造成的并发问题。
前后多次请求的结果有依赖时，使用 Lua 脚本将多个请求整合为一个请求。

但是使用Lua脚本也有一些注意事项：

要保证安全性，在 Lua 脚本中不要定义自己的全局变量，以免污染 Redis内嵌的Lua环境。因为Lua脚本中你会使用一些预制的全局变量，比如说 redis.call()
要注意 Lua 脚本的时间复杂度，Redis 的单线程同样会阻塞在 Lua 脚本的执行中。
使用 Lua 脚本实现原子操作时，要注意如果 Lua 脚本报错，之前的命令无法回滚，这和Redis所谓的事务机制是相同的。
一次发出多个 Redis 请求，但请求前后无依赖时，使用 pipeline，比 Lua 脚本方便。
Redis要求单个Lua脚本操作的key必须在同一个Redis节点上。解决方案可以看下文对Gateway原理的解析。

三、性能测试

Redis虽然以单进程单线程模型进行操作，但是它的性能却十分优秀。总结来说，主要是因为:

绝大部分请求是纯粹的内存操作
采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
内部实现采用非阻塞IO和epoll，基于epoll自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。

所以，在集群限流时使用Redis和Lua的组合并不会引入过多的性能损耗。我们下面就简单的测试一下，顺便熟悉一下涉及的Redis命令。

redis-benchmark -a 082203 -n 1000000 evalsha b978c97518ae7c1e30f246d920f8e3c321c76907 0
======
1000000 requests completed in 20.00 seconds
50 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1

93.54% <= 1 milliseconds
99.90% <= 2 milliseconds
99.97% <= 3 milliseconds
99.98% <= 4 milliseconds
99.99% <= 5 milliseconds
100.00% <= 6 milliseconds
100.00% <= 7 milliseconds
100.00% <= 7 milliseconds
49997.50 requests per second

通过上述简单的测试，我们可以发现本机情况下，使用Redis执行Lua脚本的性能极其优秀，一百万次执行，99.99%在5毫秒以下。

本来想找一下官方的性能数据，但是针对Redis + Lua的性能数据较少，只找到了几篇个人博客，感兴趣的同学可以去探索。

以上lua脚本的性能大概是zadd的70%-80%，但是在可接受的范围内，在生产环境可以使用。负载大概是zadd的1.5-2倍，网络流量相差不大，IO是zadd的3倍，可能是开启了AOF，执行了三次操作。

四、Spring Cloud Gateway的限流实现

Gateway是微服务架构 SpringCloud的网关组件，它基于Redis和Lua实现了令牌桶算法的限流功能，下面我们就来看一下它的原理和细节吧。

Gateway基于Filter模式，提供了限流过滤器 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory。只需在其配置文件中进行配置，就可以使用。具体的配置感兴趣的同学自行学习，我们直接来看它的实现。

RequestRateLimiterGatewayFilterFactory依赖 RedisRateLimiter的 isAllowed函数来判断一个请求是否要被限流抛弃。

public Mono<Response> isAllowed(String routeId, String id) {       
  //routeId是ip地址，id是使用KeyResolver获取的限流维度id，比如说基于uri,IP或者用户等等。  
  Config routeConfig = loadConfiguration(routeId);    
  // 每秒能够通过的请求数    
  int replenishRate = routeConfig.getReplenishRate();    
  // 最大流量    
  int burstCapacity = routeConfig.getBurstCapacity();

  try {        
    // 组装Lua脚本的KEY        
    List<String> keys = getKeys(id);        
    // 组装Lua脚本需要的参数，1是指一次获取一个令牌        
    List<String> scriptArgs = Arrays.asList(replenishRate + "", burstCapacity + "",Instant.now().getEpochSecond() + "", "1");        
    // 调用Redis，tokens_left = redis.eval(SCRIPT, keys, args)        
    Flux<List<Long>> flux = this.redisTemplate.execute(this.script, keys, scriptArgs);
    .....// 省略         
}

static List<String> getKeys(String id) {    
  String prefix = "request_rate_limiter.{" + id;    
  String tokenKey = prefix + "}.tokens";    
  String timestampKey = prefix + "}.timestamp";    
  return Arrays.asList(tokenKey, timestampKey);
}

需要注意的是 getKeys函数的prefix包含了"{id}"，这是为了解决Redis集群键值映射问题。Redis的KeySlot算法中，如果key包含{}，就会使用第一个{}内部的字符串作为hash key，这样就可以保证拥有同样{}内部字符串的key就会拥有相同slot。Redis要求单个Lua脚本操作的key必须在同一个节点上，但是Cluster会将数据自动分布到不同的节点，使用这种方法就解决了上述的问题。

然后我们来看一下Lua脚本的实现，该脚本就在Gateway项目的resource文件夹下。它就是如同 Guava的 RateLimiter一样，实现了令牌桶算法，只不过不在需要进行线程休眠，而是直接返回是否能够获取。

local tokens_key = KEYS[1]   
-- request_rate_limiter.${id}.tokens 令牌桶剩余令牌数的KEY值
local timestamp_key = KEYS[2] 
-- 令牌桶最后填充令牌时间的KEY值

local rate = tonumber(ARGV[1])  
-- replenishRate 令令牌桶填充平均速率
local capacity = tonumber(ARGV[2]) 
-- burstCapacity 令牌桶上限
local now = tonumber(ARGV[3]) 
-- 得到从 1970-01-01 00:00:00 开始的秒数
local requested = tonumber(ARGV[4]) 
-- 消耗令牌数量，默认 1 

local fill_time = capacity/rate   
-- 计算令牌桶填充满令牌需要多久时间
local ttl = math.floor(fill_time*2)  
-- *2 保证时间充足

local last_tokens = tonumber(redis.call("get", tokens_key)) 
-- 获得令牌桶剩余令牌数
if last_tokens == nil then  
-- 第一次时，没有数值，所以桶时满的
	last_tokens = capacity
end

local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", timestamp_key)) 
-- 令牌桶最后填充令牌时间
if last_refreshed == nil then  
  last_refreshed = 0
end

local delta = math.max(0, now-last_refreshed)  
-- 获取距离上一次刷新的时间间隔
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate)) 
-- 填充令牌，计算新的令牌桶剩余令牌数 填充不超过令牌桶令牌上限。

local allowed = filled_tokens >= requested      
local new_tokens = filled_tokenslocal allowed_num = 0
if allowed then
-- 若成功，令牌桶剩余令牌数(new_tokens) 减消耗令牌数( requested )，
-- 并设置获取成功( allowed_num = 1 ) 。
  new_tokens = filled_tokens - requested 
  allowed_num = 1
end       
-- 设置令牌桶剩余令牌数( new_tokens ) ，令牌桶最后填充令牌时间(now) 
-- ttl是超时时间
redis.call("setex", tokens_key, ttl, new_tokens)
redis.call("setex", timestamp_key, ttl, now)
-- 返回数组结果
return { allowed_num, new_tokens }

五、后记

Redis的主从异步复制机制可能丢失数据，出现限流流量计算不准确的情况，当然限流毕竟不同于分布式锁这种场景，对于结果的精确性要求不是很高，即使多流入一些流量，也不会影响太大。

正如Martin在他质疑Redis分布式锁RedLock文章中说的，Redis的数据丢弃了也无所谓时再使用Redis存储数据。

I think it’s a good fit in situations where you want to share some transient, approximate, fast-changing data between servers, and where it’s not a big deal if you occasionally lose that data for whatever reason

参考文章如下：

https://www.cnblogs.com/itrena/p/5926878.html
https://www.fuwuqizhijia.com/redis/201704/60935.html
https://blog.csdn.net/forezp/article/details/85081162
https://blog.csdn.net/xixingzhe2/article/details/86167859
http://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html