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常用的限流框架

自适应限流

一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值,这个值一是靠经验判断,二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值,在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且一般业务方也不太能够正确评估自己的容量,去设置一个合适的限流阈值。

而此时自适应限流就是解决这样的问题的,限流阈值不需要手动指定,也不需要去预估系统的容量,并且阈值能够随着系统相关指标变化而变化。

自适应限流算法借鉴了TCP拥塞算法,根据各种指标预估限流的阈值,并且不断调整。大致获得的效果如下:

从图上可以看到,首先以一个降低的初始并发值发送请求,同时通过增大限流窗口来探测系统更高的并发性。而一旦延迟增加到一定程度了,又会退回到较小的限流窗口。循环往复持续探测并发极限,从而产生类似锯齿状的时间关系函数。

TCP Vegas

vegas是一种主动调整cwnd的拥塞控制算法,主要是设置两个阈值alpha 和 beta,然后通过计算目标速率和实际速率的差diff,再比较差diff与alpha和beta的关系,对cwnd进行调节。伪代码如下:

diff = cwnd*(1-baseRTT/RTT)
if (diff = beta)
set: cwndcwnd = cwnd - 1
else
set: cwndcwnd = cwnd 

其中baseRTT指的是测量的最小往返时间,RTT指的是当前测量的往返时间,cwnd指的是当前的TCP窗口大小。通常在tcp中alpha会被设置成2-3,beta会被设置成4-6。这样子,cwnd就保持在了一个平衡的状态。

netflix-concuurency-limits

concuurency-limits是netflix推出的自适应限流组件,借鉴了TCP相关拥塞控制算法,主要是根据请求延时,及其直接影响到的排队长度来进行限流窗口的动态调整。

alpha , beta & threshold

vegas算法实现在了VegasLimit类中。先看一下初始化相关代码:

private int initialLimit = 20;
private int maxConcurrency = 1000;
private MetricRegistry registry = EmptyMetricRegistry.INSTANCE;
private double smoothing = 1.0;
private Function alphaFunc = (limit) -> 3 * LOG10.apply(limit.intValue());
private Function betaFunc = (limit) -> 6 * LOG10.apply(limit.intValue());
private Function thresholdFunc = (limit) -> LOG10.apply(limit.intValue());
private Function increaseFunc = (limit) -> limit + LOG10.apply(limit.intValue());
private Function decreaseFunc = (limit) -> limit - LOG10.apply(limit.intValue()); 

这里首先定义了一个初始化值initialLimit为20,以及极大值maxConcurrency1000。其次是三个阈值函数alphaFunc,betaFunc以及thresholdFunc。最后是两个增减函数increaseFunc和decreaseFunc。

函数都是基于当前的并发值limit做运算的。

alphaFunc可类比vegas算法中的alpha,此处的实现是3*log limit。limit值从初始20增加到极大1000时候,相应的alpha从3.9增加到了9。

betaFunc则可类比为vegas算法中的beta,此处的实现是6*log limit。limit值从初始20增加到极大1000时候,相应的alpha从7.8增加到了18。

thresholdFunc算是新增的一个函数,表示一个较为初始的阈值,小于这个值的时候limit会采取激进一些的增量算法。这里的实现是1倍的log limit。mit值从初始20增加到极大1000时候,相应的alpha从1.3增加到了3。

这三个函数值可以认为确定了动态调整函数的四个区间范围。当变量queueSize = limit × (1 − RTTnoLoad/RTTactual)落到这四个区间的时候应用不同的调整函数。

变量queueSize

其中变量为queueSize,计算方法即为limit × (1 − RTTnoLoad/RTTactual),为什么这么计算其实稍加领悟一下即可。

我们把系统处理请求的过程想象为一个水管,到来的请求是往这个水管灌水,当系统处理顺畅的时候,请求不需要排队,直接从水管中穿过,这个请求的RT是最短的,即RTTnoLoad;

反之,当请求堆积的时候,那么处理请求的时间则会变为:排队时间+最短处理时间,即RTTactual = inQueueTime + RTTnoLoad。而显然排队的队列长度为

总排队时间/每个请求的处理时间及queueSize = (limit * inQueueTime) / (inQueueTime + RTTnoLoad) = limit × (1 − RTTnoLoad/RTTactual)。

再举个栗子,因为假设当前延时即为最佳延时,那么自然是不用排队的,即queueSize=0。而假设当前延时为最佳延时的一倍的时候,可以认为处理能力折半,100个流量进来会有一半即50个请求在排队,及queueSize= 100 * (1 − 1/2)=50。

动态调整函数

调整函数中最重要的即增函数与减函数。从初始化的代码中得知,增函数increaseFunc实现为limit+log limit,减函数decreaseFunc实现为limit-log limit,相对来说增减都是比较保守的。

看一下应用动态调整函数的相关代码:

private int updateEstimatedLimit(long rtt, int inflight, boolean didDrop) {
final int queueSize = (int) Math.ceil(estimatedLimit * (1 - (double)rtt_noload / rtt));
double newLimit;
// Treat any drop (i.e timeout) as needing to reduce the limit
// 发现错误直接应用减函数decreaseFunc
if (didDrop) {
newLimit = decreaseFunc.apply(estimatedLimit);
// Prevent upward drift if not close to the limit
} else if (inflight * 2  beta) {
newLimit = decreaseFunc.apply(estimatedLimit);
// We're within he sweet spot so nothing to do
} else {
return (int)estimatedLimit;
}
}
newLimit = Math.max(1, Math.min(maxLimit, newLimit));
newLimit = (1 - smoothing) * estimatedLimit + smoothing * newLimit;
if ((int)newLimit != (int)estimatedLimit && LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("New limit={} minRtt={} ms winRtt={} ms queueSize={}",
(int)newLimit,
TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros(rtt_noload) / 1000.0,
TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros(rtt) / 1000.0,
queueSize);
}
estimatedLimit = newLimit;
return (int)estimatedLimit;
} 

动态调整函数规则如下:

当变量queueSize

原文来自:https://developer.51cto.com/art/202105/663377.htm

本文地址:https://www.linuxprobe.com/limit-infrastructure.html编辑:王婷,审核员:逄增宝

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