periodlimit

不管是在单体服务中还是在微服务中，开发者为前端提供的API接口都是有访问上限的，当访问频率或者并发量超过其承受范围时候，我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性。即接口也需要安装上保险丝，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。

本文就来介绍一下 periodlimit 。

使用

  1. const (
  2.     seconds = 1
  3.     total   = 100
  4.     quota   = 5
  5. )
  6. // New limiter
  7. l := NewPeriodLimit(seconds, quota, redis.NewRedis(s.Addr(), redis.NodeType), "periodlimit")
  9. // take source
  10. code, err := l.Take("first")
  11. if err != nil {
  12.     logx.Error(err)
  13.     return true
  14. }
  16. // switch val => process request
  17. switch code {
  18.     case limit.OverQuota:
  19.         logx.Errorf("OverQuota key: %v", key)
  20.         return false
  21.     case limit.Allowed:
  22.         logx.Infof("AllowedQuota key: %v", key)
  23.         return true
  24.     case limit.HitQuota:
  25.         logx.Errorf("HitQuota key: %v", key)
  26.         // todo: maybe we need to let users know they hit the quota
  27.         return false
  28.     default:
  29.         logx.Errorf("DefaultQuota key: %v", key)
  30.         // unknown response, we just let the sms go
  31.         return true
  32. }

periodlimit

go-zero 采取 滑动窗口 计数的方式，计算一段时间内对同一个资源的访问次数，如果超过指定的 limit ，则拒绝访问。当然如果你是在一段时间内访问不同的资源，每一个资源访问量都不超过 limit ，此种情况是允许大量请求进来的。

而在一个分布式系统中，存在多个微服务提供服务。所以当瞬间的流量同时访问同一个资源，如何让计数器在分布式系统中正常计数？ 同时在计算资源访问时，可能会涉及多个计算，如何保证计算的原子性？

  • go-zero 借助 redis 的 incrby 做资源访问计数
  • 采用 lua script 做整个窗口计算，保证计算的原子性

下面来看看 lua script 控制的几个关键属性：

argument mean
key[1] 访问资源的标示
ARGV[1] limit => 请求总数，超过则限速。可设置为 QPS
ARGV[2] window大小 => 滑动窗口，用 ttl 模拟出滑动的效果 
  1. -- to be compatible with aliyun redis, 
  2. -- we cannot use `local key = KEYS[1]` to reuse thekey
  3. local limit = tonumber(ARGV[1])
  4. local window = tonumber(ARGV[2])
  5. -- incrbt key 1 => key visis++
  6. local current = redis.call("INCRBY", KEYS[1], 1)
  7. -- 如果是第一次访问，设置过期时间 => TTL = window size
  8. -- 因为是只限制一段时间的访问次数
  9. if current == 1 then
  10.     redis.call("expire", KEYS[1], window)
  11.     return 1
  12. elseif current < limit then
  13.     return 1
  14. elseif current == limit then
  15.     return 2
  16. else
  17.     return 0
  18. end

至于上述的 return code ，返回给调用方。由调用方来决定请求后续的操作：

return code tag call code mean
0 OverQuota 3 over limit
1 Allowed 1 in limit
2 HitQuota 2 hit limit

下面这张图描述了请求进入的过程，以及请求触发 limit 时后续发生的情况： image.png image.png

后续处理

如果在服务某个时间点，请求大批量打进来，periodlimit 短期时间内达到 limit 阈值，而且设置的时间范围还远远没有到达。后续请求的处理就成为问题。

periodlimit 中并没有处理，而是返回 code 。把后续请求的处理交给了开发者自己处理。

  1. 如果不做处理，那就是简单的将请求拒绝
  2. 如果需要处理这些请求，开发者可以借助 mq 将请求缓冲，减缓请求的压力
  3. 采用 tokenlimit，允许暂时的流量冲击

所以下一篇我们就来聊聊 tokenlimit

总结

go-zero 中的 periodlimit 限流方案是基于 redis 计数器，通过调用 redis lua script ，保证计数过程的原子性，同时保证在分布式的情况下计数是正常的。但是这种方案存在缺点，因为它要记录时间窗口内的所有行为记录，如果这个量特别大的时候，内存消耗会变得非常严重。

参考