Go 分布式令牌桶限流 + 兜底保障

本文转载自微信公众号「微服务实践」，作者欧阳安。转载本文请联系微服务实践公众号。

上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况，本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景。

工作原理

单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内，直到达到桶容量上限。

处理请求，每次尝试获取一个或多个令牌，如果拿到则处理请求，失败则拒绝请求。

优缺点

优点

可以有效处理瞬间的突发流量，桶内存量 token 即可作为流量缓冲区平滑处理突发流量。

缺点

实现较为复杂。

代码实现

core/limit/tokenlimit.go 

分布式环境下考虑使用 redis 作为桶和令牌的存储容器，采用 lua 脚本实现整个算法流程。

redis lua 脚本

-- 每秒生成token数量即token生成速度 
local rate = tonumber(ARGV[1]) 
-- 桶容量 
local capacity = tonumber(ARGV[2]) 
-- 当前时间戳 
local now = tonumber(ARGV[3]) 
-- 当前请求token数量 
local requested = tonumber(ARGV[4]) 
-- 需要多少秒才能填满桶 
local fill_time = capacity/rate 
-- 向下取整,ttl为填满时间的2倍 
local ttl = math.floor(fill_time*2) 
-- 当前时间桶容量 
local last_tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[1])) 
-- 如果当前桶容量为0,说明是第一次进入,则默认容量为桶的最大容量 
if last_tokens == nil then 
last_tokens = capacity 
end 
-- 上一次刷新的时间 
local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", KEYS[2])) 
-- 第一次进入则设置刷新时间为0 
if last_refreshed == nil then 
last_refreshed = 0 
end 
-- 距离上次请求的时间跨度 
local delta = math.max(0, now-last_refreshed) 
-- 距离上次请求的时间跨度,总共能生产token的数量,如果超多最大容量则丢弃多余的token 
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate)) 
-- 本次请求token数量是否足够 
local allowed = filled_tokens >= requested 
-- 桶剩余数量 
local new_tokens = filled_tokens 
-- 允许本次token申请,计算剩余数量 
if allowed then 
new_tokens = filled_tokens - requested 
end 
-- 设置剩余token数量 
redis.call("setex", KEYS[1], ttl, new_tokens) 
-- 设置刷新时间 
redis.call("setex", KEYS[2], ttl, now) 
 
return allowed 

令牌桶限流器定义

type TokenLimiter struct { 
    // 每秒生产速率 
    rate int 
    // 桶容量 
    burst int 
    // 存储容器 
    store *redis.Redis 
    // redis key 
    tokenKey       string 
    // 桶刷新时间key 
    timestampKey   string 
    // lock 
    rescueLock     sync.Mutex 
    // redis健康标识 
    redisAlive     uint32 
    // redis故障时采用进程内 令牌桶限流器 
    rescueLimiter  *xrate.Limiter 
    // redis监控探测任务标识 
    monitorStarted bool 
} 
 
func NewTokenLimiter(rate, burst int, store *redis.Redis, key string) *TokenLimiter { 
    tokenKey := fmt.Sprintf(tokenFormat, key) 
    timestampKey := fmt.Sprintf(timestampFormat, key) 
 
    return &TokenLimiter{ 
        rate:          rate, 
        burst:         burst, 
        store:         store, 
        tokenKey:      tokenKey, 
        timestampKey:  timestampKey, 
        redisAlive:    1, 
        rescueLimiter: xrate.NewLimiter(xrate.Every(time.Second/time.Duration(rate)), burst), 
    } 
} 

获取令牌

func (lim *TokenLimiter) reserveN(now time.Time, n int) bool { 
    // 判断redis是否健康 
    // redis故障时采用进程内限流器 
    // 兜底保障 
    if atomic.LoadUint32(&lim.redisAlive) == 0 { 
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n) 
    } 
    // 执行脚本获取令牌 
    resp, err := lim.store.Eval( 
        script, 
        []string{ 
            lim.tokenKey, 
            lim.timestampKey, 
        }, 
        []string{ 
            strconv.Itoa(lim.rate), 
            strconv.Itoa(lim.burst), 
            strconv.FormatInt(now.Unix(), 10), 
            strconv.Itoa(n), 
        }) 
    // redis allowed == false 
    // Lua boolean false -> r Nil bulk reply 
    // 特殊处理key不存在的情况 
    if err == redis.Nil { 
        return false 
    } else if err != nil { 
        logx.Errorf("fail to use rate limiter: %s, use in-process limiter for rescue", err) 
        // 执行异常，开启redis健康探测任务 
        // 同时采用进程内限流器作为兜底 
        lim.startMonitor() 
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n) 
    } 
 
    code, ok := resp.(int64) 
    if !ok { 
        logx.Errorf("fail to eval redis script: %v, use in-process limiter for rescue", resp) 
        lim.startMonitor() 
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n) 
    } 
 
    // redis allowed == true 
    // Lua boolean true -> r integer reply with value of 1 
    return code == 1 
} 

redis 故障时兜底策略

兜底策略的设计考虑得非常细节，当 redis 不可用的时候，启动单机版的 ratelimit 做备用限流，确保基本的限流可用，服务不会被冲垮。

// 开启redis健康探测 
func (lim *TokenLimiter) startMonitor() { 
    lim.rescueLock.Lock() 
    defer lim.rescueLock.Unlock() 
    // 防止重复开启 
    if lim.monitorStarted { 
        return 
    } 
 
    // 设置任务和健康标识 
    lim.monitorStarted = true 
    atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 0) 
    // 健康探测 
    go lim.waitForRedis() 
} 
 
// redis健康探测定时任务 
func (lim *TokenLimiter) waitForRedis() { 
    ticker := time.NewTicker(pingInterval) 
    // 健康探测成功时回调此函数 
    defer func() { 
        ticker.Stop() 
        lim.rescueLock.Lock() 
        lim.monitorStarted = false 
        lim.rescueLock.Unlock() 
    }() 
 
    for range ticker.C { 
        // ping属于redis内置健康探测命令 
        if lim.store.Ping() { 
            // 健康探测成功，设置健康标识 
            atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 1) 
            return 
        } 
    } 
} 

项目地址

https://github.com/zeromicro/go-zero

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