秒杀系统之二:接口限流(令牌桶和漏斗算法)

3. 接口限流

限流:是对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机

3.1 接口限流

在面临高并发的抢购请求时,我们如果不对接口进行限流,可能会对后台系统造成极大的压力。大量的请求抢购成功时需要调用下单的接口,过多的请求打到数据库会对系统的稳定性造成影响。

3.2 如何解决接口限流

常用的限流算法有令牌桶和和漏桶(漏斗算法),而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存降级限流

  • 缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
  • 降级:降级是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
  • 限流:限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

3.3 令牌桶和漏斗算法

image-20200401091230233.png
  • 漏斗算法:漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
  • 令牌桶算法:最初来源于计算机网络。在网络传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送。令牌桶算法就实现了这个功能,可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送。大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多,直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。这意味,面对瞬时大流量,该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌,而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情。

3.4 令牌桶简单使用

1. 项目中引入依赖
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.2-jre</version>
</dependency>
2. 令牌桶算法的基本使用
public class StockController {
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    //创建令牌桶实例
    private RateLimiter rateLimiter =  RateLimiter.create(40);

    @GetMapping("sale")
    public String sale(Integer id){
        //1.没有获取到token请求一直知道获取到token 令牌
        //log.info("等待的时间: "+  rateLimiter.acquire());

        //2.设置一个等待时间,如果在等待的时间内获取到了token 令牌,则处理业务,如果在等待时间内没有获取到响应token则抛弃
        if(!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)){
            System.out.println("当前请求被限流,直接抛弃,无法调用后续秒杀逻辑....");
            return "抢购失败!";
        }
        System.out.println("处理业务.....................");
        return "抢购成功";
    }
}

3.5使用令牌桶算法实现乐观锁+限流

1. 使用令牌桶改造controller实现乐观锁+限流
 //开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
    @GetMapping("killtoken")
    public String killtoken(Integer id){
        System.out.println("秒杀商品的id = " + id);
        //加入令牌桶的限流措施
        if(!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)){
            log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
            return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
        }
        try {
            //根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
            int orderId = orderService.kill(id);
            return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return e.getMessage();
        }
    }

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,457评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,837评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,696评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,183评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,057评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,105评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,520评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,211评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,482评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,574评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,353评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,213评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,576评论 3 298
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,897评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,174评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,489评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,683评论 2 335