限速神器RateLimiter源码解析 | 京东云技术团队
作者：京东科技李玉亮 目录指引 限流场景 软件系统中一般有两种场景会用到限流： •场景一、高并发的用户端场景。 尤其是C端系统，经常面对海量用户请求，如不做限流，遇到瞬间高并发的场景，则可能压垮系统。 •场景二、内部交易处理场景。 如某类交易任务处理时有速率要求，再如上下游调用时下游对上游有速率要求。 •无论哪种场景，都需要对请求处理的速率进行限制，或者单个请求处理的速率相对固定，或者批量请求的处理速率相对固定，见下图： 常用的限流算法有如下几种： •算法一、信号量算法。 维护最大的并发请求数（如连接数），当并发请求数达到阈值时报错或等待，如线程池。 •算法二、漏桶算法。 模拟一个按固定速率漏出的桶，当流入的请求量大于桶的容量时溢出。 •算法三、令牌桶算法。 以固定速率向桶内发放令牌。请求处理时,先从桶里获取令牌，只服务有令牌的请求。 本次要介绍的RateLimiter使用的是令牌桶算法。RateLimiter是google的guava包中的一个轻巧限流组件，它主要有两个java类文件，RateLimiter.java和SmoothRateLimiter.java。两个类文件共有java代码301行、注释420行，注释比java代码还要多，写的非常详细，后面的介绍也有相关内容是翻译自其注释，有些描述英文原版更加准确清晰，有兴趣的也可以结合原版注释进行更详细的了解。 使用介绍 RateLimiter使用时只需引入guava jar便可，最新的版本是31.1-jre, 本文介绍的源码也是此版本。 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency> 源码中提供了两个直观的使用示例。 示例一、有一系列任务列表要提交执行，控制提交速率不超过每秒2个。 final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0); // 创建一个每秒2个许可的RateLimiter对象. void submitTasks(List<Runnable> tasks, Executor executor) { for (Runnable task : tasks) { rateLimiter.acquire(); // 此处可能有等待 executor.execute(task); } } 示例二、以不超过5kb/s的速率产生数据流。 final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5000.0); // 创建一个每秒5k个许可的RateLimiter对象 void submitPacket(byte[] packet) { rateLimiter.acquire(packet.length); networkService.send(packet); } 可以看出RateLimiter的使用非常简单，只需要构造限速器，调用获取许可方法便可，不需要释放许可. 算法介绍 在介绍之前，先说一下RateLimiter中的几个名词： •许可( permit )： 代表一个令牌，获取到许可的请求才能放行。 •资源利用不足( underunilization ): 许可的发放一般是匀速的，但请求未必是匀速的，有时会有无请求（资源利用不足）的场景，令牌桶会有贮存机制。 •贮存许可( storedPermit ): 令牌桶支持对空闲资源进行许可贮存，许可请求时优先使用贮存许可。 •新鲜许可( freshPermit ): 当贮存许可为空时，采用透支方式，下发新鲜许可，同时设置下次许可生效时间为本次新鲜许可的结束时间。 •如下为一个许可发放示例，矩形代表整个令牌桶，许可产生速度为1个/秒，令牌桶里有一个贮存桶，容量为2。 以上示例中，在T1贮存容量为0，许可请求时直接返回1个新鲜许可，贮存容量随着时间推移，增长至最大值2，在T2时收到3个许可的请求，此时会先从贮存桶中取出2个，然后再产生1个新鲜许可，0.5s后在T3时刻又来了1个许可请求，由于最近的许可0.5s后才会下发，因此先sleep0.5s再下发。 RateLimiter的核心功能是限速，我们首先想到的限速方案是记住最后一次下发令牌许可(permit)时间，下次许可请求时，如果与最后一次下发许可时间的间隔小于1/QPS，则进行sleep至1/QPS，否则直接发放，但该方法不能感知到资源利用不足的场景。一方面，隔了很长一段再来请求许可，则可能系统此时相对空闲，可下发更多的许可以充分利用资源；另一方面，隔了很长一段时间再来请求许可，也可能意味着处理请求的资源变冷（如缓存失效），处理效率会下降。因此在RateLimiter中，增加了资源利用不足（underutilization）的管理，在代码中体现为贮存许可(storedPermits)，贮存许可值最开始为0，随着时间的增加，一直增长为最大贮存许可数。许可获取时，首先从贮存许可中获取，然后再根据下次新鲜许可获取时间来进行新鲜许可获取。这里要说的是RateLimiter是记住了下次令牌发放的时间，类似于透支的功能，当前许可获取时立刻返回，同时记录下次获取许可的时间。 代码结构和主体流程 代码结构 整体类图如下： RateLimiter类 RateLimiter类是顶级类，也是唯一暴露给使用者的类，它提供了工厂方法来创建RateLimiter方法。 create(double permitsPerSecond) 方法创建的是突发限速器，create(double permitsPerSecond, Duration warmupPeriod)方法创建的是预热限速器。同时它提供了acquire方法用于获取令牌，提供了tryAcquire方法用于尝试获取令牌。该类的内部实现上，一方面有一个SleepingStopWatch 用于sleep操作，另一方面有一个mutexDoNotUseDirectly变量和mutex（）方法进行互斥加锁。 SmoothRateLimiter类 该类继承了RateLimiter类，是一个抽象类，含义为平滑限速器，限制速率是平滑的，maxPermits和storedPermits维护了最大存储许可数量和当前存储许可数量；stableIntervalMicros指规定的稳定许可发放间隔，nextFreeTicketMicros指下一个空闲许可时间。 SmoothBursty类 平滑突发限速器，该类继承了SmoothRateLimiter，它存储许可的发放频率同设置的stableIntervalMicros，有一个成员变量maxBurstSeconds，代表最多存储多长时间的令牌许可。 SmoothWarmingUp类 平滑预热限速器，继承了SmoothRateLimiter，与SmoothBursty平级，它的预热算法需要一定的理解成本。 主体流程 获取许可的主体流程如下： 主体流程主要是对贮存许可数量和新鲜许可数量进行计算和更新，得到当前许可请求的等待时间。SmoothBursty算法和SmoothWarmingUp算法共用这一套主体流程，差异主要是贮存许可的管理策略，两种算法的不同策略在两个子类中各自实现，SmoothBursty算法相对简单一些，下面先介绍该算法，然后再介绍SmoothWarmingUp算法。 SmoothBursty算法 限速器创建 采用的是工厂模式创建，源码如下： public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) { // permitsPerSecond指每秒允许的许可数. 该方法调用了下面的方法 return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer()); } // 创建SmoothBursty(固定贮存1s的贮存许可), 然后设置速率 static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) { RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */); rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); return rateLimiter; } 1、SmoothBursty的构造方法相对简单： SmoothBursty(SleepingStopwatch stopwatch, double maxBurstSeconds) { super(stopwatch); this.maxBurstSeconds = maxBurstSeconds; } 2、rateLimiter.setRate的定义在父类RateLimiter中 public final void setRate(double permitsPerSecond) { checkArgument( permitsPerSecond > 0.0 && !Double.isNaN(permitsPerSecond), "rate must be positive"); synchronized (mutex()) { doSetRate(permitsPerSecond, stopwatch.readMicros()); } } 该方法使用synchronized(mutex())方法对互斥锁进行同步，以保证多线程调用的安全，然后调用子类的doSetRate方法。 第二个参数nowMicros传的值是调用了stopwatch的方法，将限速器创建的时间定义为0，然后计算了当前时间和创建时间的时间差，因此采用的是相对时间。 2.1 mutex方法的实现如下： // Can't be initialized in the constructor because mocks don't call the constructor. // 从上行注释可看出，这是因为mock才用了懒加载, 实际上即时加载代码更简洁 @CheckForNull private volatile Object mutexDoNotUseDirectly; // 双重检查锁的懒加载模式 private Object mutex() { Object mutex = mutexDoNotUseDirectly; if (mutex == null) { synchronized (this) { mutex = mutexDoNotUseDirectly; if (mutex == null) { mutexDoNotUseDirectly = mutex = new Object(); } } } return mutex; } 该方法使用了双重检查锁来对锁对象mutexDoNotUseDirectly进行懒加载，另外该方法通过mutex临时变量来解决了双重检查锁失效的问题。 2.2 doSetRate方法的主体实现在SmoothRateLimiter类中： final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) { // 同步贮存许可和时间 resync(nowMicros); double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond; this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros; doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros); } 该方法在限速器创建时会调用，创建后调用限速器的setRate重置速率时也会调用。 2.2.1 resync方法用于基于当前时间刷新计算最新的storedPermis和nextFreeTicketMicros. /** Updates {@code storedPermits} and {@code nextFreeTicketMicros} based on the current time. */ void resync(long nowMicros) { // if nextFreeTicket is in the past, resync to now if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) { double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros(); storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits); nextFreeTicketMicros = nowMicros; } } 该方法从现实场景上讲，代表的是随着时间的流逝，贮存许可不断增加，但从技术实现的角度，并不是真正的持续刷新，而是仅在需要时调用刷新。该方法如果当前时间小于等于下次许可时间，则贮存许可数量和下次许可时间不需要刷新；否则通过 (当前时间-下次许可时间)/贮存许可的发放间隔计算出的值域最大贮存数量取小，则为已贮存的许可数量，需要注意的是贮存许可数量是double类型的。 限速器使用 限速器常用的方法主要有accquire和tryAccquire。 先说一下accquire方法， 共有两个共有方法，一个是无参的，每次获取1个许可，再一个是整数参数的，每次调用获取多个许可。 // 获取1个许可 public double acquire() { return acquire(1); } // 获取多个许可 public double acquire(int permits) { // 留出permits个许可，得到需要sleep的微秒数. long microsToWait = reserve(permits); // 该方法如果小于等于零则直接返回，否则sleep stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); // 返回休眠的秒数. return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L); } 从以上源码可看出，获取许可的逻辑很简单：留出permits个许可，根据返回值决定是否sleep等待。留出许可的方法实现如下： // 预留出permits个许可 final long reserve(int permits) { checkPermits(permits); synchronized (mutex()) { return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros()); } } // 预留出permits个需求，得到需要等待的时间 final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) { long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros); return max(momentAvailable - nowMicros, 0); } abstract long reserveEarliestAvailable(int permits, long nowMicros); reserveEarliestAvailable为抽象方法，实现在SmoothRateLimiter类中，该方法是核心主链路方法，该方法先从贮存许可中获取，如果数量足够则直接返回，否则先将全部贮存许可取出，再计算还需要的等待时间，逻辑如下： final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) { // 刷新贮存许可和下个令牌时间 resync(nowMicros); // 返回值为当前的下次空闲时间 long returnValue = nextFreeTicketMicros; // 要消耗的贮存数量为需要的贮存数量 double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits); // 新鲜许可数=需要的许可数-使用的贮存许可 double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend; // 等待时间=贮存许可等待时间(实现方决定)+新鲜许可等待时间(数量*固定速率) long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend) + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); // 透支后的下次许可可用时间=当前时间(nextFreeTicketMicros)+等待时间(waitMicros) this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros); // 贮存许可数量减少 this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; return returnValue; } 该方法有两点说明：1、returnValue为之前计算的下次空闲时间（前面有说RateLimiter采用预支的模式，本次直接返回，同时计算下次的最早空闲时间） 2、贮存许可的等待时间不同的实现方逻辑不同，SmoothBursty算法认为贮存许可直接可用，所以返回0, 后面的SmoothWarmingUp算法认为贮存许可需要消耗比正常速率更多的预热时间，有一定算法逻辑. 至此整个accquire方法的调用链路分析结束，下面再看tryAccquire方法就比较简单了，tryAccquire比accquire差异的逻辑在于tryAccquire方法会判断下次许可时间-当前时间是否大于超时时间，如果是则直接返回false，否则进行sleep并返回true. 方法源码如下： public boolean tryAcquire(Duration timeout) { return tryAcquire(1, toNanosSaturated(timeout), TimeUnit.NANOSECONDS); } public boolean tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) { return tryAcquire(1, timeout, unit); } public boolean tryAcquire(int permits) { return tryAcquire(permits, 0, MICROSECONDS); } public boolean tryAcquire() { return tryAcquire(1, 0, MICROSECONDS); } public boolean tryAcquire(int permits, Duration timeout) { return tryAcquire(permits, toNanosSaturated(timeout), TimeUnit.NANOSECONDS); } public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) { long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0); checkPermits(permits); long microsToWait; synchronized (mutex()) { long nowMicros = stopwatch.readMicros(); // 判断超时微秒数是否可等到下个许可时间 if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) { return false; } else { microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros); } } // 休眠等待 stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); return true; } // 下次许可时间-超时时间<=当前时间 private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) { return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros; } SmoothWarmingUp算法 SmoothWarmingUp算法的主体处理流程同SmoothBurstry算法，主要在贮存许可时间计算上的两个方法进行了新实现，该算法不像SmoothBurstry算法那么直观好理解，需要先了解算法逻辑，再看源码。 算法说明 该算法在源码注释中已经描述的比较清晰了，主要思想是限流器的初始贮存许可数量便是最大贮存许可值， 贮存许可执行时按一定算法由慢到快的产生，直至设定的固定速率，以此来达到预热过程。该算法涉及到一些数学知识，如果不是很感兴趣，则了解其主要思想便可。下面详细说一下该算法。 说到该算法前，我们再回头看一下SmoothRateLimiter的贮存许可，贮存许可有当前数量和最大数量，另外还有两个算法逻辑，一个是贮存许可生产的速率控制，再一个是贮存许可消费速率的控制，在Bursty算法中，生产的速率同设定的固定速率，而消费的速率为无穷大(立刻消费，不占用时间）；在WarmingUp算法中，需对照下图进行分析： 该图可这样理解，每个贮存许可的消费耗时为右侧梯形面积，梯形面积=(上边长+下边长)/2 * 高. 可以看到每个贮存许可的面积越来越小，直到固定速率的长方形面积。 在限速器初始化时，输入的变量有固定速率和预热时间，另外冷却因子是固定值3；在作者算法中，首先计算的是阈值许可数 = 0.5 * 预热周期 / 固定速率. 然后计算的是最大许可数，我们知道了梯形的面积、上边(大速率)、下边(小速率)，便能推到出高，最大许可=阀值许可数 + 高。 void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) { double oldMaxPermits = maxPermits; double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * coldFactor; thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros; maxPermits = thresholdPermits + 2.0 * warmupPeriodMicros / (stableIntervalMicros + coldIntervalMicros); slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / (maxPermits - thresholdPermits); if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) { // if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below storedPermits = 0.0; } else { storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0) ? maxPermits // initial state is cold : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits; } } 在具体使用中，一个是生产的速率，固定为预热时间/最大许可数，源码如下： double coolDownIntervalMicros() { return warmupPeriodMicros / maxPermits; } 再一个是消费的速率，按如上曲线从右至左的面积=梯形面积+长方形面积，梯形面积=(上边+下边) /2 * 高 ，源码如下： long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) { double availablePermitsAboveThreshold = storedPermits - thresholdPermits; long micros = 0; // measuring the integral on the right part of the function (the climbing line) if (availablePermitsAboveThreshold > 0.0) { double permitsAboveThresholdToTake = min(availablePermitsAboveThreshold, permitsToTake); // TODO(cpovirk): Figure out a good name for this variable. double length = permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold) + permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold - permitsAboveThresholdToTake); micros = (long) (permitsAboveThresholdToTake * length / 2.0); permitsToTake -= permitsAboveThresholdToTake; } // measuring the integral on the left part of the function (the horizontal line) micros += (long) (stableIntervalMicros * permitsToTake); return micros; } 源码分析 了解了以上算法后，再看下面的源码就相对简单了。 static final class SmoothWarmingUp extends SmoothRateLimiter { // 预热时间 private final long warmupPeriodMicros; //斜率 private double slope; //阈值许可 private double thresholdPermits; //冷却因子 private double coldFactor; SmoothWarmingUp( SleepingStopwatch stopwatch, long warmupPeriod, TimeUnit timeUnit, double coldFactor) { super(stopwatch); this.warmupPeriodMicros = timeUnit.toMicros(warmupPeriod); this.coldFactor = coldFactor; } // 参数初始化 @Override void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) { double oldMaxPermits = maxPermits; double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * coldFactor; thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros; maxPermits = thresholdPermits + 2.0 * warmupPeriodMicros / (stableIntervalMicros + coldIntervalMicros); slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / (maxPermits - thresholdPermits); if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) { // if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below storedPermits = 0.0; } else { storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0) ? maxPermits // initial state is cold : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits; } } // 有storedPermits个贮存许可，要使用permitsToTake个时的等待时间计算 @Override long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) { double availablePermitsAboveThreshold = storedPermits - thresholdPermits; long micros = 0; // measuring the integral on the right part of the function (the climbing line) if (availablePermitsAboveThreshold > 0.0) { double permitsAboveThresholdToTake = min(availablePermitsAboveThreshold, permitsToTake); // TODO(cpovirk): Figure out a good name for this variable. double length = permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold) + permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold - permitsAboveThresholdToTake); micros = (long) (permitsAboveThresholdToTake * length / 2.0); permitsToTake -= permitsAboveThresholdToTake; } // measuring the integral on the left part of the function (the horizontal line) micros += (long) (stableIntervalMicros * permitsToTake); return micros; } // 许可耗时=固定速率+许可值*斜率 private double permitsToTime(double permits) { return stableIntervalMicros + permits * slope; } // 冷却间隔固定为预热时间/最大许可数. @Override double coolDownIntervalMicros() { return warmupPeriodMicros / maxPermits; } } 思考总结 sleep说明和相对时间 RateLimiter内部使用类StopWatch进行了一个相对时间的度量，RateLimiter创建时，时间为0，然后向后累计，sleep时不受interrupt异常影响。 double浮点数 RateLimiter暴露的API的许可数量入参为整数类型，但内部计算时实际是浮点double类型，支持小数许可数量，一方面浮点存在丢失精度，另一方面也不便于理解；是否可以使用整数值得考虑。 只支持单机 RateLimiter的这几种算法只支持单机限流，如要支持集群限流，一种方式是先根据负载均衡的权重计算出单机的限速值，再进行单节点限速；另一种方式是参考该组件使用redis等中心化数量管理的中间件，但性能和稳定性会降低一些。 扩展性 RateLimiter提供了有限的扩展能力，自带的SmoothBursty和SmoothWarmingUp类不是公开类，不能直接创建或调整参数，如关闭贮存功能或调整预热系数等。这种场景需要继承SmoothRateLimiter进行重写，贮存许可的生产和消费算法是容易变化和重写的点，将整个源码拷贝出来进行二次修改也是一种方案。
