手写限流算法-窗口篇：固定窗口&滑动窗口

我爱果汁2024-02-11 15:09

前言

在分布式系统中，流量控制是一个非常重要的环节

流量控制通过限制每个用户调用API的频率来保护API免受无意或恶意的过度使用。如果没有速率限制，每个用户可以随心所欲地发出请求，导致请求的"峰值"，令其他用户"饥饿"。

流量控制有以下好处：

  1. 保护服务：可以提高服务的可用性
  2. 成本管理：可用于成本控制，如减少因测试或错误配置等意外事故造成的开销
  3. 管理资源分配策略：使多个用户公平地共享一个服务
  4. 安全性：可以用来防御或缓解一些常见的攻击，如DDOS攻击

常用的流量控制算法有：固定窗口算法，滑动窗口算法，漏桶算法，令牌桶算法

本篇文章介绍的是固定窗口算法和滑动窗口算法

抽象

不管是固定窗口还是滑动窗口，都是窗口，都可以抽象出共同的方法和属性来

抽取窗口信息

先抽取窗口共有的属性

java 复制代码 
public class WindowInfo {

    // 长度（毫秒）
    private final long length;
    // 许可，窗口允许通过的请求的大小
    private final int count;
    // 限流的粒度 方法名，ip
    private final String key;

    public WindowInfo(long length, int count, String key) {
        this.length = length;
        this.count = count;
        this.key = key;
    }

    public long getLength() {
        return length;
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }

    public String getKey() {
        return key;
    }
}

窗口长度：一个窗口的时间长度，这个长度可以以毫秒、微秒、纳秒为单位，这里以毫秒为单位

窗口最大许可：一个窗口在单位时间长度内允许通过的请求的大小

key：标识一种类型的请求，作为限流的粒度，该窗口仅仅为该类型的请求服务，key可能是一个方法的全限定名，可能是一个客户端的ip地址等

抽取接口

窗口有共同的方法，就是判断请求是否能够通过

java 复制代码 
public interface Window {
    boolean allowable(WindowInfo windowInfo);
}

抽取抽象类和Stat

这里引入了一个新的类，Stat

那么为什么需要Stat类呢？

因为window是死的，window仅仅是一个框架，根据具体的实现类去采用具体的限流算法进行限流

而Stat是活的，Stat是具体到每一种类型请求的具体统计数值以及数据的动态变化，描述一个窗口的具体情况，比如窗口的长度，窗口当前的许可，窗口是为哪一种key服务，都是由Stat来记录的，一个请求能否通过，也是由动态的Stat来决定的

这里的设计采用了模板方法模式，做了Stat的类型判断和存取，子类Stat只需要重写allowable方法即可

java 复制代码 
public abstract class AbstractWindow implements Window {

    private final Map<String, Stat> statMap = new ConcurrentHashMap<>();

    // 模板方法
    public boolean allowable(WindowInfo windowInfo) {
        int count = windowInfo.getCount();
        String key = windowInfo.getKey();
        if (count <= 0) {
            return true;
        }
        Stat stat;
        if ((stat = statMap.get(key)) == null) {
            // putIfAbsent 双重检查
            if (windowInfo instanceof FixWindowInfo) {
                statMap.putIfAbsent(key, new FixWindow.Stat((FixWindowInfo) windowInfo));
            } else if (windowInfo instanceof SlidingWindowInfo) {
                statMap.putIfAbsent(key, new SlidingWindow.Stat((SlidingWindowInfo) windowInfo));
            }
            stat = statMap.get(key);
        }
        return stat.allowable();
    }

    public interface Stat {
        boolean allowable();
    }

}

实现

接下来看看具体的实现类

固定窗口

固定窗口的算法核心是：一个窗口内固定只能处理若干个请求，窗口过期后，会重置计数；比如一秒内只能处理50个请求，那这一秒内如果超过了50个请求，多出来的请求会被丢弃，要等待该窗口过期后重置计数

FixWindowInfo

固定窗口的窗口信息与父类相同，暂不需要额外的字段，但是依然抽取出来以供后续扩展

java 复制代码 
public class FixWindowInfo extends WindowInfo {

    public FixWindowInfo(long length, int count, String key) {
        super(length, count, key);
    }

    public static FixWindowInfo create(long length, int count, String key) {
        return new FixWindowInfo(length, count, key);
    }

}

FixWindow

以下算法实现参考了dubbo的固定窗口算法

java 复制代码 
public class FixWindow extends AbstractWindow implements Window {

    @Data
    public static class Stat implements AbstractWindow.Stat {
        private final FixWindowInfo windowInfo;

        // 上一次Reset的时间
        private final AtomicLong lastResetTime;

        // 窗口当前的允许的请求量
        private final AtomicInteger allows;

        public Stat(FixWindowInfo windowInfo) {
            this.windowInfo = windowInfo;
            this.lastResetTime = new AtomicLong(System.currentTimeMillis());
            this.allows = new AtomicInteger(windowInfo.getCount());
        }

        AtomicBoolean updating = new AtomicBoolean(false);

        @Override
        public boolean allowable() {
            // 获取当前时间
            long now = System.currentTimeMillis();

            // sync
            // 当前时间大于(上次刷新的时间+窗口长度)
            // 说明窗口已经过期了，需要刷新窗口
            if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
                // dcl
                synchronized (this) {
                    if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
                        // 刷新许可
                        allows.set(windowInfo.getCount());
                        // 刷新更新时间
                        lastResetTime.set(now);
                    }
                }
            }

            // cas+自旋
            // 当前时间大于(上次刷新的时间+窗口长度)
            // 说明窗口已经过期了，需要刷新窗口
//            while (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
//                // cas成功
//                if (updating.compareAndSet(false, true)) {
//                    // 双重检查
//                    if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
//                        // 刷新许可
//                        allows.set(windowInfo.getCount());
//                        // 刷新更新时间
//                        lastResetTime.set(now);
//                        updating.set(false);
//                    }
//                }
//                // cas失败，yield+自旋
//                else {
//                    Thread.yield();
//                }
//            }

            return allows.get() >= 0 && allows.decrementAndGet() >= 0;
        }
    }

}

在固定窗口的Stat中，除了组合固定窗口的窗口信息（静态的窗口长度，窗口最大许可，key）外，还加入了动态的Stat信息：

lastResetTime：窗口上次刷新的时间

allows：窗口当前的许可数

固定窗口的Stat还实现了allowable方法，

判断请求是否通过的核心请求只有一句

java 复制代码 
return allows.get() >= 0 && allows.decrementAndGet() >= 0

窗口过期重置计数的逻辑，写了两种实现方式

一种是sync+双重检查锁，第二种是cas+自旋+双重检查锁

java 复制代码 
// 第一种：sync
// 当前时间大于(上次刷新的时间+窗口长度)
// 说明窗口已经过期了，需要刷新窗口
if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
    // dcl
    synchronized (this) {
        if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
            // 刷新许可
            allows.set(windowInfo.getCount());
            // 刷新更新时间
            lastResetTime.set(now);
        }
    }
}

// 第二种：cas+自旋
// 当前时间大于(上次刷新的时间+窗口长度)
// 说明窗口已经过期了，需要刷新窗口
while (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
    // cas成功
    if (updating.compareAndSet(false, true)) {
        // 双重检查
        if (now > lastResetTime.get() + windowInfo.getLength()) {
            // 刷新许可
            allows.set(windowInfo.getCount());
            // 刷新更新时间
            lastResetTime.set(now);
            updating.set(false);
        }
    }
    // cas失败，yield
    else {
        Thread.yield();
    }
}

后面选择了sync，而没有选择cas+自旋

这里考虑的是每个请求都要该经过方法，在高并发下，如果窗口过期，可能会导致大量的线程进行cas+自旋，占用cpu资源，所以采用了sync，让一个线程更新，其他线程阻塞，会更加合适

滑动窗口

滑动窗口算法的核心是：在滑动窗口中分两种窗口，一种是滑动窗口，一种是样本窗口，一个滑动窗口中有多个样本窗口，一个请求会根据它的时间戳，被路由到相应的样本窗口，然后在样本窗口中进行统计；滑动窗口需要清除掉已经过期的样本窗口，也就是重置它的统计量

SlidingWindowInfo

在SlidingWindowInfo中，新增了size字段

size：滑动窗口中样本窗口的数量

另外原本的length和count的语义也变成了滑动窗口的长度和滑动窗口的许可

而样本窗口的长度等于滑动窗口的长度/size，样本窗口的许可等于滑动窗口的许可/size

java 复制代码 
public class SlidingWindowInfo extends WindowInfo {
    // 滑动窗口的长度
    // private final long length;

    // 滑动窗口允许通过的请求的大小
    // private final int count;

    // 限流的粒度 方法名，ip
    // private final String key;

    // 滑动窗口中样本窗口的数量
    // 样本窗口数量不能小于1
    // 同样也不应该小于count，否则样本窗口中分配不到请求通过的许可，如10/100=0
    // 尽可能得能够被length和count整除，否则会向下取整造成精度损失
    private final int size;

    public int getSize() {
        return size;
    }

    public SlidingWindowInfo(long length, int count, String key, int size) {
        super(length, count, key);
        this.size = size;
    }

    public static SlidingWindowInfo create(long length, int count, String key, int size) {
        return new SlidingWindowInfo(length, count, key, Math.max(size, 1)/* 样本窗口数量不能小于1 */);
    }

}

SampleWindowInfo

以下是样本窗口的窗口信息，只有count和length

java 复制代码 
@Data
public class SampleWindowInfo {
    int count;
    long length;

    public SampleWindowInfo(long length, int count) {
        this.length = length;
        this.count = count;
    }

    public static SampleWindowInfo create(long length, int count) {
        return new SampleWindowInfo(length, count);
    }

}

SampleWindow

样本窗口的Stat用于统计样本窗口当前的许可数以及样本窗口的时间id

时间id指的是这个样本窗口在整个时间戳上的序号，用 当前时间戳 / 样本窗口长度 即可得到

java 复制代码 
class SampleWindow {

    static class Stat implements AbstractWindow.Stat {
        private final SampleWindowInfo sampleWindowInfo;

        // 时间id
        private final AtomicLong timeId;

        // 窗口当前的允许的请求量
        private final AtomicInteger allows;

        Stat(SampleWindowInfo sampleWindowInfo, long timeId) {
            this.sampleWindowInfo = sampleWindowInfo;
            this.timeId = new AtomicLong(timeId);
            this.allows = new AtomicInteger(sampleWindowInfo.getCount());
        }

        @Override
        public boolean allowable() {
            return allows.get() >= 0 && allows.decrementAndGet() >= 0;
        }

        boolean updateWindowTimeIdCas(long oldTimeId, long newTimeId) {
            return timeId.compareAndSet(oldTimeId, newTimeId);
        }

        // 线程不安全，外层使用cas保证线程安全
        void resetCount() {
            allows.set(sampleWindowInfo.getCount());
        }

        public SampleWindowInfo getSampleWindowInfo() {
            return sampleWindowInfo;
        }

        public AtomicLong getTimeId() {
            return timeId;
        }

        public AtomicInteger getAllows() {
            return allows;
        }
    }

}

SlidingWindow

滑动窗口算法的实现参考了sentinel的滑动窗口算法

大致步骤如下：

  1. 根据请求进入的时间戳，计算当前请求的时间ID
  2. 根据时间ID路由到某一个样本窗口（这里采用的是取模法，可以扩展成其他算法）
  3. 根据时间ID，计算出请求应该打在滑动窗口中的哪一个样本窗口
    • 如果样本窗口不存在，创建样本窗口（初始化case）
    • 如果样本窗口未过期，样本窗口判断请求是否通过，通过则统计该请求
    • 如果样本窗口已过期，将该样本窗口的count置0，更新它的窗口，模拟滑动的效果
  4. 样本窗口判断请求是否通过，如果通过，则统计请求
java 复制代码 
public class SlidingWindow extends AbstractWindow implements Window {

    public static class Stat implements AbstractWindow.Stat {

        // 样本窗口数组
        AtomicReferenceArray<SampleWindow.Stat> sampleWindowStatArray;

        SlidingWindowInfo slidingWindowInfo;

        SampleWindowInfo sampleWindowInfo;

        public Stat(SlidingWindowInfo slidingWindowInfo) {
            long length = slidingWindowInfo.getLength();
            int count = slidingWindowInfo.getCount();
            int size = slidingWindowInfo.getSize();
            this.slidingWindowInfo = slidingWindowInfo;
            this.sampleWindowInfo = SampleWindowInfo.create(length / size, count / size);
            this.sampleWindowStatArray = new AtomicReferenceArray<>(size);
        }

        @Override
        public boolean allowable() {
            return currentSampleWindowStat().allowable();
        }

        /**
         * 获取时间id，当前时间除以样本窗口的长度
         */
        private long getTimeId(long timeMillis) {
            return timeMillis / sampleWindowInfo.length;
        }

        /**
         * 根据时间id路由到某一个样本窗口
         * 这里使用的是取模法，可以替换为其他算法
         *
         * @param timeId
         * @return
         */
        private int routeSampleStatIndex(long timeId) {
            return (int) (timeId % sampleWindowStatArray.length());
        }

        /**
         * 计算请求打在哪一个样本窗口中
         *
         * @return
         */
        private SampleWindow.Stat currentSampleWindowStat() {
            // 获取当前时间
            long timeMillis = System.currentTimeMillis();
            // 计算当前时间的时间Id
            long timeId = getTimeId(timeMillis);
            // 通过取模的方式获取该时间Id会落在滑动窗口的哪一个样本窗口上
            int sampleStatIndex = routeSampleStatIndex(timeId);

            while (true) {
                // 获取到当前时间所在的样本窗口
                SampleWindow.Stat sampleStat = sampleWindowStatArray.get(sampleStatIndex);
                // 若当前时间所在样本窗口为null，说明还不存在，需要创建一个
                if (sampleStat == null) {
                    // 创建一个样本窗口
                    SampleWindow.Stat initSampleStat = new SampleWindow.Stat(sampleWindowInfo, timeId);
                    if (sampleWindowStatArray.compareAndSet(sampleStatIndex, null, initSampleStat)) {
                        // 创建成功返回窗口
                        return initSampleStat;
                    } else {
                        Thread.yield();
                    }
                }
                // 若当前样本窗口的id与旧的样本窗口的id相同
                // 则说明这两个是同一个样本窗口
                else if (timeId == sampleStat.getTimeId().get()) {
                    return sampleStat;
                }
                // 若当前样本窗口的id不等于旧的样本窗口的id
                // 则说明旧的样本窗口已经过时了，需要使用cas的方式将旧的样本窗口替换(更新窗口id，并重置count)
                else if (timeId != sampleStat.getTimeId().get()) {
                    long oldTimeId = sampleStat.getTimeId().get();
                    // 替换窗口的时间id，模拟滑动的效果
                    if (oldTimeId != timeId && sampleStat.updateWindowTimeIdCas(oldTimeId, timeId)) {
                        sampleStat.resetCount();
                        return sampleStat;
                    } else {
                        Thread.yield();
                    }
                }
            }
        }

    }

}

测试

简单测试一下

固定窗口算法

java 复制代码 
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        FixWindow window = new FixWindow();
        System.out.println(window.allowable(FixWindowInfo.create(1000, 10, "1")));
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(998);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(window.allowable(FixWindowInfo.create(1000, 10, "1")));
//            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
        }
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(window.allowable(FixWindowInfo.create(1000, 10, "1")));
//            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
        }

    }
}
java 复制代码 
true
true
true
true
true
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true
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true
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false
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true

可以观察到固定窗口确实会存在放行流量超过双倍阈值的问题

滑动窗口算法

java 复制代码 
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        SlidingWindowInfo slidingWindowInfo = SlidingWindowInfo.create(1000, 10, "1", 2);
        SlidingWindow window1 = new SlidingWindow();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                while (true) {
                    System.out.println(window1.allowable(slidingWindowInfo));
                    try {
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(500, 1500));
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }

    }
}
java 复制代码 
true
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false
...

总结

以上即固定窗口和滑动窗口算法的具体实现，总的来说，Window被我抽象成了窗口的框架，而Stat才是具体的统计类

那这么看来FixWindow和SlidingWindow类更像是一个工具类，那么为什么不直接设计成静态的工具类呢？

因为个人认为，窗口是一个通用的组件，比如熔断中可能会使用窗口，限流中也可能使用到窗口，这两种窗口是虽然实现上区别不大，但是它们是属于不同的场景，如果是静态的工具类，那么熔断场景和限流场景都使用了相同的key，那么两个场景会相互影响，所以熔断场景使用一个窗口对象，限流场景使用一个窗口对象，可以杜绝这种情况发生

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