要不要控制流量、要控制哪些流量、控制力度要有多大,等等,这些操作都没法在系统设计阶段静态地给出确定的结论,必须根据系统此前一段时间的运行状况,甚至未来一段时间的预测情况来动态决定。
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构,包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
微服务拆分之后,系统之间的调用关系错综复杂,平台的整体复杂熵升高,出错的概率、debug 问题的难度都高了好几个数量级。所以,服务治理便成了微服务的一个技术重点。服务治理本身的概念比较大,包括鉴权、限流、降级、熔断、监控告警等等,本文聚焦于限流,根据笔者的实战经验,分享一些对微服务接口限流的思考。
编者注:高并发系统设计的3个利器:缓存、限流、降级,本文就限流相关算法,分析其设计与实现。
前边一篇《聊一聊限流》讲述了限流的原理和应用场景,以及两种常用的限流算法,此篇将详细讲一下限流的技术实现。由于现在的系统架构大多都变成了分布式架构,而非传统的单机架构,限流也就分成了两个粒度,单机限流和分布式限流,所谓单机限流也就是jvm级别限流,是请求已经进入了具体某一台服务器上了采取的一种限流方式和自我保护措施,而分布式限流主要是对客户端请求的一种管控,在应用入口层对请求做的一种访问限制,两种限流方式的区别在于限流的作用时机和控制粒度,分布式限流主要是在应用入口拦截,控制的是服务器集群的访问(比如nginx代理层限流),单机限流大多是在接口访问
这里介绍两种限流的实现方案:Nginx Lua分布式计数器限流和RedisLua分布式计数器限流。
在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力,从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架。
限流算法经典的一般有四种:计数器(固定窗口)算法、滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法。
我们目前在工作中遇到一个性能问题,我们有个定时任务需要处理大量的数据,为了提升吞吐量,所以部署了很多台机器,但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据,随着数据量的增大,如果同时多台机器并发拉取数据,会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流,但无法解决问题,因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据,如果单机限流限制太狠,虽然集群总的请求量控制住了,但任务吞吐量又降下来。如果限流阈值太高,多机并发的时候,还是有可能压垮下游。 所以目前唯一可行的解决方案就是分布式限流。
想到漏桶,我们的流量就是从漏桶的下面那个口里面出去,而且出去的请求的速率是固定的,口就那么大已经固定。
前面我们了解了什么是分布式限流,这一节我们就来细数一下分布式限流都有哪些常见方案。
在微服务、API 化、云原生大行其道的今天,服务治理不可或缺,而服务治理中限流几乎是必不可少的手段;微服务化往往伴随着分布式的架构,那么仅仅单机限流是不够的,还需要分布式的限流。那么问题就来了:分布式限流中,往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况,这是为什么呢?
随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机。
单机限流指针对单一服务器的情况,通过限制单台服务器在单位时间内处理的请求数量,防止服务器过载。常见的限流算法(固定窗口限流算法、滑动窗口算法、漏桶限流算法)上文已介绍,其优点在于实现简单,效率高,效果明显。
经典限流算法 在介绍分布式限流之前,先介绍经典限流算法。经过笔者自己的整理,核心的算法主要可以总结为以下两类四种: A类:计数器法,滑动窗口法 B类:令牌桶法,漏桶法 这里的四种算法通常都是在应用级别讨论的,这里不重复介绍这四种算法的实现思路了,只不过我人为的将他们分成了A,B两类。 A类算法,否决式限流。即如果系统设定限流方案是1分钟允许100次调用,那么真实请求1分钟调用200次的话,意味着超出的100次调用,得到的是空结果或者调用频繁异常。 B类算法,阻塞式限流。即如果系统设定限流方案是1分钟允许10
在做充电桩项目时,其中用户的登录、注册等都需要用到短信这个功能,所以,我们在开发之前要做一些相对深入的考虑。
互联网应用发展到今天,从单体应用架构到 SOA 以及今天的微服务,随着微服务化的不断升级进化,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要,分布式系统之所以复杂,主要原因是分布式系统需要考虑到网络的延时和不可靠,微服务很重要的一个特质就是需要保证服务幂等,保证幂等性很重要的前提需要分布式锁控制并发,同时缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
上周我们发布了 v0.4.0 版本,增加了限流熔断功能,现对这两个功能做如下说明。
话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前,Spring Cloud 的微服务世界里,网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题,比如阻塞式的 API,不支持 WebSocket 等,一直被人所诟病,而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司,经过几次跳票之后,Spring 开源社区决定推出自己的网关组件,替代 Netflix Zuul。
本文由极客时间整理自腾讯云微服务中心高级研发工程师丁硕青在 QCon+ 案例研习社的演讲《大规模分布式架构中 API 限流技术探索与实践》。 作者|丁硕青 编辑|王丽娜 你好,我是丁硕青,目前在腾讯云负责 API 网关等中间件产品的研发工作,工作以来主要从事云计算相关的项目,也从 0 到 1 经历过不少项目的落地。今天主要想跟你聊一下在分布式架构中,我们应该如何设计和选择一个最适合的 API 限流技术方案。 接下来,我会从以下四个章节来进行介绍: 为什么需要限流 常见限流算法 分布式限流技术要点
基于 redis 的偏业务应用的分布式限流组件,使得项目拥有分布式限流能力变得很简单。限流的场景有很多,常说的限流一般指网关限流,控制好洪峰流量,以免打垮后方应用。这里突出偏业务应用的分布式限流的原因,是因为区别于网关限流,业务侧限流可以轻松根据业务性质做到细粒度的流量控制。比如如下场景,
了不起最近发现同事们都在使用Redission,为了不被其他同事瞧不起,了不起私底下偷偷补了功课,发现Redisson 是一个功能强大的 Java 客户端,它基于 Redis 提供了丰富的分布式功能和工具。Redisson 可以帮助我们更轻松地在分布式项目中使用 Redis,并提供了简单易用的 API,简化了复杂的分布式编程过程。在本文中,了不起将通过多个例子来展示 Redisson 在不同场景下的应用。
本节介绍的分布式令牌桶限流通过Lua+Java结合完成,首先在Lua脚本中完成限流的计算,然后在Java代码中进行组织和调用。
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购,京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻,会有大量用户同时高并发的请求应用系统,可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求,那么就会崩溃,从而导致系统不可用。
导语:流量上涨常常造成系统的不稳定,进而出现雪崩。本文讨论常见的限流算法,以及对比一些开源实现。
分布式后台服务在面临高并发挑战时,为了保障服务的高可用,业界已经有较为成熟的经验和方法,往往需要采取如下几种措施:
在这个知识分享的爆炸时代,鉴于java生态的完整和繁荣,各种框架、中间件和工具包供我们使用。连新培训出来的人都知道ssm,微服务、集群、多线程、队列、高并发等技术,技术的间隔性正变得越来越小,仿佛我们只需要按部就班的去使用别人说的框架等技术就可以解决问题。如果刨除redis、rabbitmq、kafka、dubbo、springcloud这些具体的技术框架,你有没有静下心来真正思考过架构是什么呢?这些框架是究竟是扮演怎么样的角色?如果让你给架构下一个定义,你会选择如何去描述架构呢?
答:超卖问题是一个相对来说,比较经典且相对难处理的问题,解决它可以考虑从以下三方面入手:
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章,但是今天多刷了几下,居然就被限流了,没错就连这样的纯碎面向B端(就像我们这些公众号主)的后台管理系统都用到了限流技术,那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢?
在实际项目中,曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值,也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求,本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1)根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制,保证update、insert操作的幂等性 1)没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1)QPS和连接数控制 2)传输速率 3)黑白名单 4)分布式环境 2、限流方案常用算法讲解
在上一篇架构师成长之路之服务治理漫谈里面,我们已经谈到了高可用治理的部分。为了“反脆弱”,在微服务复杂拓扑的情况下,限流是保障服务弹性和拓扑健壮的重中之重。
服务限流是最常见的一种服务自我保护措施之一,防止流量洪峰打垮服务。Spring Cloud Tencent Rate Limit 模块内置了针对 Spring Web 和 Spring WebFlux 场景的限流 Filter,结合 Polaris 的限流功能帮忙业务快速接入限流能力。
限流器是一种防御性的编程实现方式,防止一个大型的分布式系统在不可预知的大流量到来的时候导致系统大规模故障。
从配置中心角度来看,性能方面Nacos的读写性能最高,Apollo次之,Spring Cloud Config依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。
上面两个维度结合起来看,限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制,比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里,我们不止设置一种限流规则,而是会设置多个限流规则共同作用,主要的几种限流规则如下:
在单机系统中,限流逻辑直接放在服务接口中即可,Guava RateLimiter 可以方便的实现。
什么是限流呢?限流是限制到达系统的并发请求数量,保证系统能够正常响应部分用户请求,而对于超过限制的流量,则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。
自2018年Netflix公司宣布对核心组件Hystrix、Ribbon、zuul、Eureka等进入维护状态后,Spring Cloud 也随即宣布Spring Cloud Netflix项目进入维护模式。
限流,这个词其实并不陌生,在我们生活中也随处可见。做核酸时,工作人员会在核酸检测点的空地上摆放着弯弯曲曲的围栏,人们排着队左拐右拐的往前移动,其实这么做的目的就是限流!因为核酸检测的窗口是有限的,一下子进那么多人,没那么多空间让人们站下,就会造成拥挤,甚至会造成事故。所以需要限流!
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