关于java:Dubbo-是如何控制并发数和限流的

ExecuteLimitFilter

ExecuteLimitFilter，在服务提供者，通过 <dubbo:service /> 的 “executes” 对立配置项开启：
示意每服务的每办法最大可并行执行申请数。

ExecuteLimitFilter 是通过信号量来实现的对服务端的并发数的管制。

ExecuteLimitFilter 执行流程：

1. 首先会去取得服务提供者每服务每办法最大可并行执行申请数
2. 如果每服务每办法最大可并行执行申请数大于零，那么就基于基于服务 URL + 办法维度获取一个 RpcStatus 实例
3. 通过 RpcStatus 实例获取一个信号量，若果获取的这个信号量调用 tryAcquire 返回 false，则抛出异样
4. 如果没有抛异样，那么久调用 RpcStatus 静态方法 beginCount，给这个 URL + 办法维度开始计数
5. 调用服务
6. 调用完结后计数调用 RpcStatus 静态方法 endCount，计数完结
7. 开释信号量

ExecuteLimitFilter

@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {URL url = invoker.getUrl();
    String methodName = invocation.getMethodName();
    Semaphore executesLimit = null;
    boolean acquireResult = false;
    int max = url.getMethodParameter(methodName, Constants.EXECUTES_KEY, 0);
    if (max > 0) {RpcStatus count = RpcStatus.getStatus(url, invocation.getMethodName());
        //            if (count.getActive() >= max) {
        /**
             * http://manzhizhen.iteye.com/blog/2386408
             * use semaphore for concurrency control (to limit thread number)
             */
        executesLimit = count.getSemaphore(max);
        if(executesLimit != null && !(acquireResult = executesLimit.tryAcquire())) {throw new RpcException("Failed to invoke method" + invocation.getMethodName() + "in provider" + url + ", cause: The service using threads greater than <dubbo:service executes=\"" + max + "\" /> limited.");
        }
    }
    long begin = System.currentTimeMillis();
    boolean isSuccess = true;
    RpcStatus.beginCount(url, methodName);
    try {Result result = invoker.invoke(invocation);
        return result;
    } catch (Throwable t) {
        isSuccess = false;
        if (t instanceof RuntimeException) {throw (RuntimeException) t;
        } else {throw new RpcException("unexpected exception when ExecuteLimitFilter", t);
        }
    } finally {RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, isSuccess);
        if(acquireResult) {executesLimit.release();
        }
    }
}

咱们接下来看看 RpcStatus 这个类

private static final ConcurrentMap<String, ConcurrentMap<String, RpcStatus>> METHOD_STATISTICS = new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<String, RpcStatus>>();

public static RpcStatus getStatus(URL url, String methodName) {String uri = url.toIdentityString();
    ConcurrentMap<String, RpcStatus> map = METHOD_STATISTICS.get(uri);
    if (map == null) {METHOD_STATISTICS.putIfAbsent(uri, new ConcurrentHashMap<String, RpcStatus>());
        map = METHOD_STATISTICS.get(uri);
    }
    RpcStatus status = map.get(methodName);
    if (status == null) {map.putIfAbsent(methodName, new RpcStatus());
        status = map.get(methodName);
    }
    return status;
}

这个办法很简略，大略就是给 RpcStatus 这个类外面的动态属性 METHOD_STATISTICS 外面设值。外层的 map 是以 url 为 key，里层的 map 是以办法名为 key。

private volatile int executesPermits;
public Semaphore getSemaphore(int maxThreadNum) {if(maxThreadNum <= 0) {return null;}

    if (executesLimit == null || executesPermits != maxThreadNum) {synchronized (this) {if (executesLimit == null || executesPermits != maxThreadNum) {executesLimit = new Semaphore(maxThreadNum);
                executesPermits = maxThreadNum;
            }
        }
    }

    return executesLimit;
}

这个办法是获取信号量，如果这个实例外面的信号量是空的，那么就增加一个，如果不是空的就返回。

TPSLimiter

TpsLimitFilter 过滤器，用于服务提供者中，提供限流的性能。

配置形式：

1. 通过 <dubbo:parameter key=”tps” value=”” /> 配置项，增加到 <dubbo:service /> 或 <dubbo:provider /> 或 <dubbo:protocol /> 中开启，例如：

dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" ref="demoServiceImpl" protocol="injvm" >
<dubbo:parameter key="tps" value="100" />
</dubbo:service>

1. 通过 <dubbo:parameter key=”tps.interval” value=”” /> 配置项，设置 TPS 周期。

源码剖析

TpsLimitFilter

private final TPSLimiter tpsLimiter = new DefaultTPSLimiter();

@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {if (!tpsLimiter.isAllowable(invoker.getUrl(), invocation)) {
        throw new RpcException(
            "Failed to invoke service" +
            invoker.getInterface().getName() +
            "." +
            invocation.getMethodName() +
            "because exceed max service tps.");
    }

    return invoker.invoke(invocation);
}

invoke 办法调用了 DefaultTPSLimiter 的 isAllowable，咱们进入到 isAllowable 办法看一下

DefaultTPSLimiter

private final ConcurrentMap<String, StatItem> stats
    = new ConcurrentHashMap<String, StatItem>();
@Override
public boolean isAllowable(URL url, Invocation invocation) {
    // 获取 tps 这个参数设置的大小
    int rate = url.getParameter(Constants.TPS_LIMIT_RATE_KEY, -1);
    // 获取 tps.interval 这个参数设置的大小，默认 60 秒
    long interval = url.getParameter(Constants.TPS_LIMIT_INTERVAL_KEY,
                                     Constants.DEFAULT_TPS_LIMIT_INTERVAL);
    String serviceKey = url.getServiceKey();
    if (rate > 0) {StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
        if (statItem == null) {
            stats.putIfAbsent(serviceKey,
                              new StatItem(serviceKey, rate, interval));
            statItem = stats.get(serviceKey);
        }
        return statItem.isAllowable();} else {StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
        if (statItem != null) {stats.remove(serviceKey);
        }
    }

    return true;
}

若要限流，调用 StatItem#isAllowable(url, invocation) 办法，依据 TPS 限流规定判断是否限度此次调用。

StatItem

private long lastResetTime;

private long interval;

private AtomicInteger token;

private int rate;

public boolean isAllowable() {long now = System.currentTimeMillis();
    // 若达到下一个周期，复原可用种子数，设置最初重置工夫。if (now > lastResetTime + interval) {token.set(rate);// 回复可用种子数
        lastResetTime = now;// 最初重置工夫
    }å
    // CAS，直到或失去一个种子，或者没有足够种子
    int value = token.get();
    boolean flag = false;
    while (value > 0 && !flag) {flag = token.compareAndSet(value, value - 1);
        value = token.get();}

    return flag;
}

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作者：luozhiyun\
出处：https://www.cnblogs.com/luozh…

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