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 - 1elseset: 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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