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一、流量控制

1、基本概念流量控制的核心作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发，使这类报文以比较均匀的速度流动发送，达到保护系统相对稳定的目的。通常是将请求放入缓冲区或队列内，然后基于特定策略处理请求，匀速或者批量处理，该过程也称流量整形。

流量控制的核心算法有以下两种：漏桶算法和令牌桶算法。

2、漏桶算法

基础描述漏桶算法是流量整形或速率限制时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。

漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。漏桶算法基本思路：请求（水流）先进入到容器（漏桶）里，漏桶以一定的速度出水，这里就是指流量流出的策略，当流量流入速度过大容器无法承接就会直接溢出，通过该过程限制数据的传输速率。

核心要素

通过上述流程，不难发现漏桶算法涉及下面几个要素：

容器容量

容器的大小直接决定能承接流量的多少，容器一但接近饱和，要么溢出，要么加快流速；

流出速度

流量流出的速度取决于服务的请求处理能力，接口支撑的并发越高，流速就可以越大；

时间控制

基于时间记录，判断流量流出速度，控制匀速模式。

注意：需要一个基本的判定策略，漏桶算法在系统能承接当前并发流量时，不需要启用。

3、令牌桶算法

基础描述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。

令牌桶算法虽然根本目的也是控制流量速度，但是当令牌桶内的令牌足够多时，则允许流量阶段性的并发。传送到令牌桶的数据包需要消耗令牌。不同大小的数据包，消耗的令牌数量不一样。核心要素令牌桶存放按照特定的速率生成的令牌，以此控制流量速度。匹配规则这里的匹配规则更多是服务于分布式系统，例如服务A是系统的核心交易，当出现并发时，基于令牌桶最匹配规则，只允许交易请求通过，例如：常见双十一期间，各大电商平台提示，为保证核心交易，边缘服务的数据延迟或暂停等。注意：令牌桶算法和漏桶算法的目的虽然相同，但是实现策略是相反的，不过都存在一个问题，为保证大部分请求流量成功，会牺牲小部分请求。二、限流组件1、Nginx代理组件Nginx反向代理实际运行方式是指以代理服务器来接收客户端连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。流量限制是Nginx作为代理服务中一个非常实用的功能，通过配置方式来限制用户在给定时间内HTTP请求的数量，两个主要的配置指令limit_req_zone和limit_req，以此保护高并发下系统的稳定。2、CDN边缘节点CDN边缘节点，准确的说并不是用来处理流量限制的，而是存放静态页面。内容缓存为CDN网络节点，位于用户接入点，是面向最终用户的内容提供设备，可缓存静态Web内容和流媒体内容，实现内容的边缘传播和存储，以便用户的就近访问，这样避免用户大量刷新数据服务器，节省骨干网带宽，减少带宽需求量。在高并发场景下，尤其是倒计时抢购类似业务，在活动开始前后用户会产生大量刷新页面的操作，基于CDN节点，这些请求不会下沉到数据的服务接口上。也可以基于页面做一些请求拦截，比如点击页面单位时间内只放行一定量的请求，以此也可以实现一个限流控制。三、熔断器组件所谓熔断器机制，即类似电流的保险器，当然电压过高会自动跳闸，从而保护电路系统。微服务架构中服务保护也是这个策略，当服务被判断异常，会从服务列表断开，等待恢复在重新连接。服务熔断降级的策略实现有如下几个常用的组件。1、Hystrix组件基础简介Hystrix当前处于维护模式，即不再更新，作为SpringCloud微服务组件中，最原生的一个熔断组件，很多思路还是有必要了解一下。例如：服务熔断，阻止故障的连锁反应，快速失败并迅速恢复，服务降级等。某个微服务发生故障时，要快速切断服务，提示用户，后续请求，不调用该服务，直接返回，释放资源，这就是服务熔断。熔断器策略服务器高并发下，压力剧增的时候,根据当业务情况以及流量，对一些服务和页面有策略的降级(可以理解为关闭不必要的服务)，以此缓解服务器资源的压力以保障核心任务的正常运行。熔断生效后，会在指定的时间后调用请求来测试依赖是否恢复，依赖的应用恢复后关闭熔断。基本流程：首先判断服务熔断器开关状态，服务如果未熔断则放行请求；如果服务处于熔断中则直接返回。每次调用都执行两个函数markSuccess(duration)和markFailure(duration) 来统计在一定的时间段内的调用是成功和失败次数。基于上述的成功和失败次数的计算策略，来判断是否应该打开熔断器，如果错误率高于一定的阈值，就会触发熔断机制。熔断器有一个生命周期，周期过后熔断器器进入半开状态，允许放行一个试探请求；否则，不允许放行。2、Sentinel组件基础简介基于微服务的模式，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。Sentinel可以针对不同的调用关系，以不同的运行指标（如QPS、并发调用数、系统负载等）为基准，收集资源的路径，并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来，用于根据调用路径对资源进行流量控制。流量整形策略直接拒绝模式是默认的流量控制方式，即请求超出任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝。启动预热模式：当流量激增的时候，控制流量通过的速率，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。匀速排队方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。熔断策略Sentinel本质上是基于熔断器模式，支持基于异常比率的熔断降级，在调用达到一定量级并且失败比率达到设定的阈值时自动进行熔断，此时所有对该资源的调用都会被阻塞，直到过了指定的时间窗口后才启发性地恢复。四、源代码地址GitHub·地址https://github.com/cicadasmile/husky-spring-cloudGitEE·地址https://gitee.com/cicadasmile/

作者：架构月亮姨
链接：https://juejin.im/post/5ef98cb95188252e734b45ea
来源：掘金
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原文发布时间：2020-06-30
本文作者：XXXX
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