uber-go漏桶限流器使用与原理分析

转载自: uber-go漏桶限流器使用与原理分析

uber在Github上开源了一套用于服务限流的go语言库 ratelimit
, 该组件基于Leaky Bucket(漏桶)实现。

我在之前写过 《Golang限流器time/rate实现剖析》
，讲了Golang标准库中提供的基于Token Bucket实现限流组件的 time/rate
原理，同时也讲了限流的一些背景。
相比于TokenBucket，只要桶内还有剩余令牌，调用方就可以一直消费。而Leaky Bucket相对来说比较严格，调用方只能严格按照这个间隔顺序进行消费调用。(实际上，uber-go对这个限制也做了一些优化，具体可以看下文详解)
还是老规矩，在正式讲其实现之前，我们先看下ratelimit的使用方法。

ratelimit的使用

我们直接看下uber-go官方库给的例子：

rl := ratelimit.New(100) // per second

prev := time.Now()
for i := 0; i < 10; i++ {
  now := rl.Take()
  fmt.Println(i, now.Sub(prev))
  prev = now
}

在这个例子中，我们给定限流器每秒可以通过100个请求，也就是平均每个请求间隔10ms。
因此，最终会每10ms打印一行数据。输出结果如下：

// Output:
// 0 0
// 1 10ms
// 2 10ms
// 3 10ms
// 4 10ms
// 5 10ms
// 6 10ms
// 7 10ms
// 8 10ms
// 9 10ms

基本实现

要实现以上每秒固定速率的目的，其实还是比较简单的。

在ratelimit的New函数中，传入的参数是每秒允许请求量(RPS)。
我们可以很轻易的换算出每个请求之间的间隔：

limiter.perRequest = time.Second / time.Duration(rate)

以上 limiter.perRequest
指的就是每个请求之间的间隔时间。

如下图，当请求1处理结束后, 我们记录下请求1的处理完成的时刻, 记为 limiter.last
。

稍后请求2到来, 如果此刻的时间与 limiter.last
相比并没有达到 perRequest
的间隔大小，那么sleep一段时间即可。
[图片上传失败…(image-4b37d-1574514204743)]
对应ratelimit的实现代码如下：

sleepFor = t.perRequest - now.Sub(t.last)
if sleepFor > 0 {
    t.clock.Sleep(sleepFor)
    t.last = now.Add(sleepFor)
} else {
    t.last = now
}

最大松弛量

我们讲到，传统的Leaky Bucket，每个请求的间隔是固定的，然而，在实际上的互联网应用中，流量经常是突发性的。对于这种情况，uber-go对Leaky Bucket做了一些改良，引入了最大松弛量(maxSlack)的概念。
我们先理解下整体背景: 假如我们要求每秒限定100个请求，平均每个请求间隔10ms。但是实际情况下，有些请求间隔比较长，有些请求间隔比较短。如下图所示：
[图片上传失败…(image-81ea99-1574514204743)]
请求1完成后，15ms后，请求2才到来，可以对请求2立即处理。请求2完成后，5ms后，请求3到来，这个时候距离上次请求还不足10ms，因此还需要等待5ms。
但是，对于这种情况，实际上三个请求一共消耗了25ms才完成，并不是预期的20ms。在uber-go实现的ratelimit中，可以把之前间隔比较长的请求的时间，匀给后面的使用，保证每秒请求数(RPS)即可。

对于以上case，因为请求2相当于多等了5ms，我们可以把这5ms移给请求3使用。加上请求3本身就是5ms之后过来的，一共刚好10ms，所以请求3无需等待，直接可以处理。此时三个请求也恰好一共是20ms。
如下图所示：
[图片上传失败…(image-994a4e-1574514204743)]
在ratelimit的对应实现中很简单，是把每个请求多余出来的等待时间累加起来，以给后面的抵消使用。

t.sleepFor += t.perRequest - now.Sub(t.last)
if t.sleepFor > 0 {
  t.clock.Sleep(t.sleepFor)
  t.last = now.Add(t.sleepFor)
  t.sleepFor = 0
} else {
  t.last = now
}

注意：这里跟上述代码不同的是，这里是 +=
。而同时 t.perRequest - now.Sub(t.last)
是可能为负值的，负值代表请求间隔时间比预期的长。

当 t.sleepFor > 0
，代表此前的请求多余出来的时间，无法完全抵消此次的所需量，因此需要sleep相应时间, 同时将 t.sleepFor
置为0。

当 t.sleepFor < 0
，说明此次请求间隔大于预期间隔，将多出来的时间累加到 t.sleepFor
即可。

但是，对于某种情况，请求1完成后，请求2过了很久到达(好几个小时都有可能)，那么此时对于请求2的请求间隔 now.Sub(t.last)
，会非常大。以至于即使后面大量请求瞬时到达，也无法抵消完这个时间。那这样就失去了限流的意义。
为了防止这种情况，ratelimit就引入了最大松弛量(maxSlack)的概念, 该值为负值，表示允许抵消的最长时间，防止以上情况的出现。

if t.sleepFor < t.maxSlack {
  t.sleepFor = t.maxSlack
}

ratelimit中maxSlack的值为 -10 * time.Second / time.Duration(rate)
, 是十个请求的间隔大小。我们也可以理解为ratelimit允许的最大瞬时请求为10。

高级用法

ratelimit的New函数，除了可以配置每秒请求数(QPS)， 其实还提供了一套可选配置项Option。

func New(rate int, opts ...Option) Limiter

Option的类型为 type Option func(l *limiter)
, 也就是说我们可以提供一些这样类型的函数，作为Option，传给ratelimit, 定制相关需求。

但实际上，自定义Option的用处比较小，因为 limiter
结构体本身就是个私有类型，我们并不能拿它做任何事情。
我们只需要了解ratelimit目前提供的两个配置项即可：

WithoutSlack

我们上文讲到ratelimit中引入了最大松弛量的概念，而且默认的最大松弛量为10个请求的间隔时间。
但是确实会有这样需求场景，需要严格的限制请求的固定间隔。那么我们就可以利用WithoutSlack来取消松弛量的影响。

limiter := ratelimit.New(100, ratelimit.WithoutSlack)

WithClock(clock Clock)

我们上文讲到，ratelimit的实现时，会计算当前时间与上次请求时间的差值，并sleep相应时间。
在ratelimit基于go标准库的time实现时间相关计算。如果有精度更高或者特殊需求的计时场景，可以用WithClock来替换默认时钟。
通过该方法，只要实现了Clock的interface，就可以自定义时钟了。

type Clock interface {
    Now() time.Time
    Sleep(time.Duration)
}

clock &= MyClock{}
limiter := ratelimit.New(100, ratelimit.WithClock(clock))