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程序员如何应对双十一的大数据冲击!是服务器先崩溃还是程序员先崩溃?

双十一来了!在双十一这样的大流量场景中,抢购、下单量会非常大,如果业务应用系统的负载能力有限,非预期的请求,就会给系统带来很大压力,从而拖垮业务应用系统。

那么,在面对大流量时,该如何进行流量控制?

服务接口的流量控制策略:分流、降级、限流等。本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用。

* 限流算法

常用的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法。

 1、漏桶算法

漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

示意图如下:


 

可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)。

因为漏桶的漏出速率是固定的参数,所以,即使网络中不存在资源冲突(没有发生拥塞),漏桶算法也不能使流突发(burst)到端口速率。因此,漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。

 

2、令牌桶算法

令牌桶算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解。

随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了。新请求来临时,会各自拿走一个Token,如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务。


 

令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度。一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率。一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌, 有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量。

 

* ReteLimiter完成限流、抢购场景实现

RateLimiter是Guava提供的基于令牌桶算法的实现类,API使用简单,并且根据系统的实际情况来调整生成Token的速率。

maven引入:


 

代码:


 

结果:


 

rateLimiter.acquire()返回的是本次执行等待的时间,我们可以清楚地看到,第一次无需等待,后边都需要等待两秒才可以执行到,

rateLimiter.acquire()该方法会阻塞线程,直到令牌桶中能取到令牌为止才继续向下执行。

 

* 抢购实现1

我们模拟抢购商品,总共有35件商品,模拟我们服务器只能承受住20个并发,超过20个服务器会挂掉,我们用RateLimiter来进行限流,

我们没有传参数,当然实际场景复杂很多。


 

使用Jmeter测试开启100个线程进行测试:


 

 

 

统计下商品抢购成功的数据,正好是35个抢购成功。


 

我们看到在开始进入的请求不需要等待,直接执行,后面进来的需要等待的时间慢慢变长,因为拿不到令牌。

但是这种方法有个很明显的缺陷,在实际并不适合使用,因为用户请求进来,拿不到令牌就需要等待执行,体验十分差。所以下面我们介绍另一种方式。

 

* 抢购实现2

由于RateLimiter是属于单位时间内生成多少个令牌的方式,譬如0.1秒生成1个,那抢购就要看运气了,你刚好是在刚生成1个时进来了。

那么你就能抢到,在这0.1秒内其他的请求就算白瞎了,只能寄希望于下一个0.1秒,而从用户体验上来说,不能让他在那一直阻塞等待。

所以就需要迅速判断,该用户在某段时间内,还有没有机会得到令牌,这里就需要使用TryAcquire(long timeout、TimeUnit、Unit)方法,指定一个超时时间,一旦判断出在timeout时间内还无法取得令牌,就返回false。

注意,这里并不是真正的等待了timeout时间,而是被判断为即便过了timeout时间,也无法取得令牌。这个是不需要等待的。


 

结果:


 

 

 

在我们的所有日志文件中统计:

抢购成功:35;

 抢购失败:23;

 无法拿到令牌,未参与抢购:42;

 总数为我们100个线程。

 

 

* 总结

抢购实现的方式有很多种,在抢购2案例中,按照固定的单位时间进行分割,每个单位时间产生一个令牌,可供购买。

我们可以想到平常参与抢购秒杀时,有时候你网速很快,但总是抢不到,现在明白了吧。

真正的抢购不是这么简单,难度也复杂得多。所以不只是在代码中限流能实现的。

瞬间的流量洪峰会冲垮服务器的负载,当几十万人抢购几件商品时,连接口都请求不进来,更别提接口里的令牌分配了。


 

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