关于java:自适应限流都用什么牛逼工具

作者：fredalxin

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作为应答高并发的伎俩之一，限流并不是一个陈腐的话题了。从 Guava 的 Ratelimiter 到 Hystrix，以及 Sentinel 都可作为限流的工具。

自适应限流

个别的限流经常须要指定一个固定值 (qps) 作为限流开关的阈值，这个值一是靠教训判断，二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值，在流量激增、零碎主动伸缩或者某某 commit 了一段有毒代码后就有可能变得不那么适合了。并且个别业务方也不太可能正确评估本人的容量，去设置一个适合的限流阈值。

而此时自适应限流就是解决这样的问题的，限流阈值不须要手动指定，也不须要去预估零碎的容量，并且阈值可能随着零碎相干指标变动而变动。

自适应限流算法借鉴了 TCP 拥塞算法，依据各种指标预估限流的阈值，并且一直调整。大抵取得的成果如下:

从图上能够看到，首先以一个升高的初始并发值发送申请，同时通过增大限流窗口来探测系统更高的并发性。而一旦提早减少到肯定水平了，又会退回到较小的限流窗口。周而复始继续探测并发极限，从而产生相似锯齿状的工夫关系函数。

TCP Vegas

vegas 是一种被动调整 cwnd 的拥塞控制算法，次要是设置两个阈值 alpha 和 beta，而后通过计算指标速率和理论速率的差 diff，再比拟差 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 < alpha)
set: cwnd = cwnd + 1 
else if (diff >= beta)
set: cwnd = cwnd - 1
else
set: cwnd = cwnd

其中 baseRTT 指的是测量的最小往返工夫，RTT 指的是以后测量的往返工夫，cwnd 指的是以后的 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 就放弃在了一个均衡的状态。

netflix-concuurency-limits

concuurency-limits 是 netflix 推出的自适应限流组件，借鉴了 TCP 相干拥塞控制算法，次要是依据申请延时，及其间接影响到的排队长度来进行限流窗口的动静调整。

alpha , beta & threshold

vegas 算法实现在了 VegasLimit 类中。先看一下初始化相干代码:

private int initialLimit = 20;
private int maxConcurrency = 1000;
private MetricRegistry registry = EmptyMetricRegistry.INSTANCE;
private double smoothing = 1.0;

private Function<Integer, Integer> alphaFunc = (limit) -> 3 * LOG10.apply(limit.intValue());
private Function<Integer, Integer> betaFunc = (limit) -> 6 * LOG10.apply(limit.intValue());
private Function<Integer, Integer> thresholdFunc = (limit) -> LOG10.apply(limit.intValue());
private Function<Double, Double> increaseFunc = (limit) -> limit + LOG10.apply(limit.intValue());
private Function<Double, Double> 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。最初是两个增减函数 increaseFunc 和 decreaseFunc。
函数都是基于以后的并发值 limit 做运算的。

1. 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 减少到极大 1000 时候，相应的 alpha 从 3.9 减少到了 9。
2. 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 减少到极大 1000 时候，相应的 alpha 从 7.8 减少到了 18。
3. thresholdFunc 算是新增的一个函数，示意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 减少到极大 1000 时候，相应的 alpha 从 1.3 减少到了 3。

这三个函数值能够认为确定了动静调整函数的四个区间范畴。当变量 queueSize = limit × (1 − RTTnoLoad/RTTactual) 落到这四个区间的时候利用不同的调整函数。

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。

咱们把零碎解决申请的过程设想为一个水管，到来的申请是往这个水管灌水，当零碎解决顺畅的时候，申请不须要排队，间接从水管中穿过，这个申请的 RT 是最短的，即 RTTnoLoad；

反之，当申请沉积的时候，那么解决申请的工夫则会变为：排队工夫 + 最短解决工夫，即 RTTactual = inQueueTime + RTTnoLoad。而显然排队的队列长度为
总排队工夫 / 每个申请的解决工夫及 queueSize = (limit * inQueueTime) / (inQueueTime + RTTnoLoad) = limit × (1 − RTTnoLoad/RTTactual)。
再举个栗子，因为假如以后延时即为最佳延时，那么天然是不必排队的，即 queueSize=0。而假如以后延时为最佳延时的一倍的时候，能够认为解决能力折半，100 个流量进来会有一半即 50 个申请在排队，及 queueSize= 100 * (1 − 1/2)=50。

动静调整函数

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悉，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拟激进的。

看一下利用动静调整函数的相干代码：

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
    // 发现错误间接利用减函数 decreaseFunc
    if (didDrop) {newLimit = decreaseFunc.apply(estimatedLimit);
        // Prevent upward drift if not close to the limit
    } else if (inflight * 2 < estimatedLimit) {return (int)estimatedLimit;
    } else {int alpha = alphaFunc.apply((int)estimatedLimit);
        int beta = betaFunc.apply((int)estimatedLimit);
        int threshold = this.thresholdFunc.apply((int)estimatedLimit);

        // Aggressive increase when no queuing
        if (queueSize <= threshold) {
            newLimit = estimatedLimit + beta;
            // Increase the limit if queue is still manageable
        } else if (queueSize < alpha) {newLimit = increaseFunc.apply(estimatedLimit);
            // Detecting latency so decrease
        } else if (queueSize > 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;
}

动静调整函数规定如下：

1. 当变量 queueSize < threshold 时，选取较激进的增量函数，newLimit = limit+beta
2. 当变量 queueSize < alpha 时，须要增大限流窗口，抉择增函数 increaseFunc，即 newLimit = limit + log limit
3. 当变量 queueSize 处于 alpha，beta 之间时候，limit 不变
4. 当变量 queueSize 大于 beta 时候，须要收拢限流窗口，抉择减函数 decreaseFunc，即 newLimit = limit – log limit

平滑递加 smoothingDecrease

留神到能够设置变量 smoothing，这里初始值为 1，示意平滑递加不起作用。

如果有需要的话能够按需设置，比方设置 smoothing 为 0.5 时候，那么成果就是采纳减函数 decreaseFunc 时候成果减半，实现形式为newLimitAfterSmoothing = 0.5 newLimit + 0.5 limit。

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