浅浅的聊一下时间窗口及其应用场景

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一. 前言

时间窗口在限流，分布式 ID 的生成方面都有很多应用，这一篇主要目的是弄清楚怎么最好的实现这个功能。

时间窗口的应用很多：可以用于统计和监控，也可以用于限流和流量控制，或者在指定窗口里面做实时计算，ID 生成等业务处理等

二. 原理

时间窗口其实由窗口和 滑动机制 两个部分组成。窗口只是一个规约的虚拟容器，滑动机制才是整个过程的核心。

窗口：要把连续的业务切分成多大的窗口
滑动机制：窗口如何平滑的来到下一个窗口

从这个思路继续往下看，时间窗口可以分为以下几种：

2.1 翻滚时间窗口

特点：只会处理当前时间窗口的事情，当前处理完成后抛弃当前数据处理以下各时间周期的事情，时间周期是翻滚的形式进行跳动的

例如：第一个窗口时 1-5 秒，第二个窗口为 6-10 秒

2.2 滑动时间窗口

特点：以滑动的形式递进，上一个时间窗口的部分数据在下一个时间窗口会被统计

例如：第一个时间窗口为 1-5 秒，第二个时间窗口为 2-6 秒

总结：

这两者对数据处理的形式是不同的，在实现上也会有所不同 :

滚动式的时间窗口通常把数据存放在窗口对象中 , 每一次滚动后直接把之前的窗口对象抛弃即可，比较使用时间戳进行大小比较就行。所以通常实现是：

一个数组管理所有的时间窗口（时间窗口没有更细粒度）
该时间窗口对象记录当前时间窗口的各项信息。

而滑动式的时间窗口 就会稍微麻烦一点，他要 先把数据按照更细小的时间段进行统计 ，然后在更大的时间范围内汇总 （方式一 : 样本式），或者把数据以时间为索引进行排序记录（方式二：实时统计 ）。但是总体来说，数据和当前时间窗口是分开的。

一个数组记录数据，每个索引（点位）对应一个极小的时间粒度
一个时间窗口对象记录当前时间窗口的开始时间，通过开始时间和结束时间从数组中统计数据

所以说，滑动式的时间窗口更加精密，但是实现和算力要求的更高。 在滑动式里面，使用样本窗口可以避免反复计算，但是不适用扩展更复杂的窗口形式（会话窗口）

三. 一些框架的应用

3.1 Sentinel 怎么实现滑动时间窗口的

Sentinel 实现时间窗口最核心的类为 LeapArray 。该类会把一段时间内划分出若干个小的时间片，然后在这个时间片内进行数据统计。

java 复制代码

// S1 : 定义时间窗口对象 WindowWrap
public class WindowWrap<T> {
    // ------当前窗口的时间长度
    private final long windowLengthInMs;
    // ------当前窗口的开始时间
    private long windowStart;
    // ------当前窗口内的数据
    private T value;
}


// S2 : 在 LeapArray 中通过一个数组管理时间窗口
private final ReentrantLock updateLock = new ReentrantLock();
- 该数组在构造器中初始化大小 this.array = new AtomicReferenceArray<>(sampleCount);


// S3 : 如何判断当前的时间窗口
public WindowWrap<T> currentWindow(long timeMillis) {
    // 伪代码 ： 通过取模上面的数组拿到对应的时间窗口
    int idx = timeId % array.length()
    // 拿到当前时间窗口的起始时间
    long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis);

    while (true) {
        WindowWrap<T> old = array.get(idx);
        // 👉 1. 如果没有则创建新的窗口
        if (old == null) {
            WindowWrap<T> window = new WindowWrap<T>(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
           //  ❓ ： CAS 比较 , 避免多线程并发的问题
           if (array.compareAndSet(idx, null, window)) {
                return window;
            }
        } else if (windowStart == old.windowStart()) {
            return old;
        } else if (windowStart > old.windowStart()) {
             // 👉 2 ：  如果当前开始时间大于旧的时间窗口时间，说明已经到了下一轮时间窗口
             // ❓ ： 因为数组是恒定的 ，所以一轮过后需要覆盖
            if (updateLock.tryLock()) {
                try {
                    return resetWindowTo(old, windowStart);
                } finally {
                    updateLock.unlock();
                }
            } 
        } else if (windowStart < old.windowStart()) {
            //  👉 2 ： 说明出现了一次，不应该走这里
            return new WindowWrap<T>(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
        }
    }
}

可以说这个滚动机制很简单了，就单纯的时间戳比较，核心的点在于： 并发的控制和数组的设计。

这是 Sentinel 最细粒度的窗口实现代码，基于这套代码既可以实现滚动的，也可以实现滑动的。两者的区别在于 WindowWrap 的范围设置多大。

3.3 flink 里面的时间窗口

除了做限流，时间窗口第二大用处就是做规定时间内的数据统计，以 Flink 为例：

Flink 中就有3种时间窗口方式，基于相同时间间隔的有： 滚动时间窗口和滑动时间窗口 。而基于不同时间间隔的有会话窗口（时间周期在一个会话之中）。

对于 会话窗口 ，其窗口的时间间隔是变动的，时间开始时间也不是确定的。

对于会话窗口的实现和滑动时间窗口大差不差，都是数据和窗口分离开。

四. 扩展

窗口的滚动不止在时间窗口上有体现，基于上述的代码我们能了解到，窗口的滚动无非就比较 + 替换。

最终归咎到就是数组的索引，那么不是时间戳也无所谓了。 那么类似的窗口又有哪些呢？

4.1 Redis 限流的滑动窗口

Redis 限流实现时间窗口的方式也不少，常见的方案有通过 ZSet 实现的，用过 ZSet 应该了解，这个数据类型内部会按照时间戳大小进行排序。所以也可以用来实现延时队列。

@ juejin.cn/post/701585...

数据集合 + 时间戳排序 = 时间窗口。妥妥的

4.2 分布式 ID 的滑动窗口

这里聊的就是百度的分布式ID算法了，也贼有意思。

分布式ID里面有一个很重要的点在于如何避免ID在并发里面重复。百度通过一个 RingBuffer 实现。

RingBuffer 的使用，不实时计算并发ID，预生成多个分布式ID进行保存
也就是说一个在前面生产ID，一个在后面消费ID，像个窗口一样滚动

总结

小小看了一下，不算很深入，各位看官见谅~~~