dubbogo中的TPS Limit设计与实现

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

前言

Apache Dubbo是由阿里开源的一个RPC框架,除了基本的RPC功能以外,还提供了一整套的服务治理相关功能。目前它已经是Apache基金会下的顶级项目。

dubbogo则是dubbo的go语言实现。

最近在dubbogotodo list上发现,它还没有实现TPS Limit的模块,于是就抽空实现了这个部分。

TPS limit实际上就是限流,比如说限制一分钟内某个接口只能访问200次,超过这个次数,则会被拒绝服务。在Dubbo的Java版本上,只有一个实现,就是DefaultTPSLimiter

DefaultTPSLimiter是在服务级别上进行限流。虽然dubbo的官方文档里面声称可以在method级别上进行限流,但是我看了一下它的源码,实际上这个是做不到的。当然,如果自己通过实现Filter接口来实现method级别的限流,那么自然是可以的——这样暴露了dubboJava版本实现的另外一个问题,就是dubboTpsLimitFilter实现,是不允许接入自己TpsLimiter的实现的。这从它的源码也可以看出来:

它直接写死了TpsLimiter的实现。

这个实现的目前只是合并到了develop上,等下次发布正式版本的时候才会发布出来。

Github: https://github.com/apache/dubbo-go/pull/237

设计思路

于是我大概参考了一下dubbo已有的实现,做了一点改进。

dubbo里面的核心抽象是TpsLimiter接口。TpsLimitFilter只是简单调用了一下这个接口的方法而已:

这个抽象是很棒的。但是还欠缺了一些抽象。

实际上,一个TPS Limit就要解决三个问题:

  1. 对什么东西进行limit。比如说,对服务进行限流,或者对某个方法进行限流,或者对IP进行限流,或者对用户进行限流;
  2. 如何判断已经over limitation。这是从算法层面上考虑,即用什么算法来判断某个调用进来的时候,已经超过配置的上限了;
  3. 被拒绝之后该如何处理。如果一个请求被断定为已经over limititation了,那么该怎么处理;

所以在TpsLimiter接口的基础上,我再加了两个抽象:

TpsLimiter
TpsLimitStrategy
RejectedExecutionHandler

TpsLimiter对应到Java的TpsLimiter,两者是差不多。在我的设想里面,它既是顶级入口,还需要承担解决第一个问题的职责。

TpsLimitStrategy则是第二个问题的抽象的接口定义。它代表的是纯粹的算法。该接口完全没有参数,实际上,所有的实现需要维护自身的状态——对于大部分实现而言,它大概只需要获取一下系统时间戳,所以不需要参数。

最后一个接口RejectedExecutionHandler代表的是拒绝策略。在TpsLimitFilter里面,如果它调用TpsLimiter的实现,发现该请求被拒绝,那么就会使用该接口的实现来获取一个返回值,返回给客户端。

实现

其实实现没太多好谈的。不过有一些微妙的地方,我虽然在代码里面注释了,但是我觉得在这里再多说一点也是可以的。

首先提及的就是拒绝策略RejectedExecutionHandler,我就是提供了一种实现,就是随便log了一下,什么都没做。因为这个东西是强业务相关的,我也不能提供更加多的通用的实现。

方法与服务双重支持的TpsLimiter

TpsLimiter我只有一个实现,那就是MethodServiceTpsLimiterImpl。它就是根据配置,如果方法级别配置了参数,那么会在方法级别上进行限流。否则,如果在服务级别(ServiceKey)上有配置,那么会在服务级别进行限流。

举个最复杂的例子:服务A限制100,有四个方法,方法M1配置限制40,方法M2和方法M3无配置,方法M4配置限制-1:那么方法M1会单独限流40;M2和M3合并统计,被限制在100;方法M4则会被忽略。

用户可以配置具体的算法。比如说使用我接下来说的,我已经实现的三种实现。

FixedWindow和ThreadSafeFixedWindow

FixedWindow直接对应到Java的DefaultTpsLimiter。它采用的是fixed-window算法:比如说配置了一分钟内只能调用100次。假如从00:00开始计时,那么00:00-01:00内,只能调用100次。只有到达01:00,才会开启新的窗口01:00-02:00。如图:

Fixed-Window图示
Fixed-Window实现

这里有一个很有意思的地方。就是这个实现,是一个几乎线程安全但是其实并不是线程安全的实现。

在所有的实现里面,它是最为简单,而且性能最高的。我在衡量了一番之后,还是没把它做成线程安全的。事实上,Java版本的也不是线程安全的。

它只会在多个线程通过第67行的检测之后,才会出现并发问题,这个时候就不是线程安全了。但是在最后的return语句中,那一整个是线程安全的。它因为不断计数往上加,所以多个线程同时跑到这里,其实不会有什么问题。

现在我要揭露一个最为奇诡的特性了:并发越高,那么这个raise condition就越严重,也就是说越不安全。

但是从实际使用角度而言,有极端TPS的还是比较少的。对于那些TPS只有几百每秒的,是没什么问题的。

为了保持和dubbo一致的特性,我把它作为默认的实现。

此外,我还为它搞了一个线程安全版本,也就是ThreadSafeFixedWindowTpsLimitStrategyImpl,只是简单的用sync封装了一下,可以看做是一个Decorator模式的应用。

如果强求线程安全,可以考虑使用这个。

SlidingWindow

这是我比较喜欢的实现。它跟网络协议里面的滑动窗口算法在理念上是比较接近的。

Sliding-Window

具体来说,假如我设置的同样是一分钟1000次,它统计的永远是从当前时间点往前回溯一分钟内,已经被调用了多少次。如果这一分钟内,调用次数没超过1000,请求会被处理,如果已经超过,那么就会拒绝。

我再来描述一下,SldingWindowFixedWindow两种算法的区别。这两者很多人会搞混。假如当前的时间戳是00:00,两个算法同时收到了第一个请求,开启第一个时间窗口。

那么FixedWindow就是00:00-01:00是第一个窗口,接下来依次是01:00-02:00, 02:00-03:00, ...。当然假如说01:00之后的三十秒内都没有请求,在01:31又来了一个请求,那么时间窗口就是01:31-02:31。

SildingWindow则没有这种概念。假如在01:30收到一个请求,那么SlidingWindow统计的则是00:30-01:30内有没有达到1000次。它永远计算的都是接收到请求的那一刻往前回溯一分钟的请求数量。

如果还是觉得有困难,那么简单来说就是FixedWindow往后看一分钟,SlidingWindow回溯一分钟。

这个说法并不严谨,只是为了方便理解。

在真正写这个实现的时候,我稍微改了一点点:

我用了一个队列来保存每次访问的时间戳。一般的写法,都是请求进来,先把已经不在窗口时间内的时间戳删掉,然后统计剩下的数量,也就是后面的slow path的那一堆逻辑。

但是我改了的一点是,我进来直接统计队列里面的数量——也就是请求数量,如果都小于上限,那么我可以直接返回true。即quick path

这种改进的核心就是:我只有在检测到当前队列里面有超过上限数量的请求数量时候,才会尝试删除已经不在窗口内的时间戳。

这其实就是,是每个请求过来,我都清理一下队列呢?还是只有队列元素超出数量了,我才清理呢?我选择的是后者。

我认为这是一种改进……当然从本质上来说,整体开销是没有减少的——因为golang语言里面List的实现,一次多删除几个,和每次删除一个,多删几次,并没有多大的区别。

算法总结

无论是FixedWindow算法还是SlidingWindow算法都有一个固有的缺陷,就是这个时间窗口难控制。

我们设想一下,假如说我们把时间窗口设置为一分钟,允许1000次调用。然而,在前十秒的时候就调用了1000次。在后面的五十秒,服务器虽然将所有的请求都处理完了,然是因为窗口还没到新窗口,所以这个时间段过来的请求,全部会被拒绝。

解决的方案就是调小时间窗口,比如调整到一秒。但是时间窗口的缩小,会导致FixedWindow算法的raise condition情况加剧。SlidingWindow也会受影响,但是影响要小很多。

那些没有实现的

基于特定业务对象的限流

举例来说,某些特殊业务用的针对用户ID进行限流和针对IP进行限流,我就没有在dubbogo里面实现。有需要的可以通过实现TpsLimiter接口来完成。

全局TPS limit

这篇文章之前讨论的都是单机限流。如果全局限流,比如说针对某个客户,它购买的服务是每分钟调用100次,那么就需要全局限流——虽然这种case都不会用Filter方案,而是另外做一个API接入控制。

比如说,很常用的使用Redis进行限流的。针对某个客户,一分钟只能访问100次,那我就用客户ID做key,value设置成List,每次调用过来,随便塞一个值进去,设置过期时间一分钟。那么每次统计只需要统计当前key的存活的值的数量就可以了。

这种我也没实现,因为好像没什么需求。国内讨论TPS limit都是讨论单机TPS limit比较多。

这个同样可以通过实现TpsLimiter接口来实现。

Leaky Bucket算法

这个本来可以是TpsLimitStrategy的一种实现的。后来我觉得,它其实并没有特别大的优势——虽然号称可以做到均匀,但是其实并做不到真正的均匀。通过调整SlidingWindow的窗口大小,是可以接近它宣称的均匀消费的效果的。比如说调整到一秒,那其实就已经很均匀了。而这并不会带来多少额外的开销。


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本文来自:简书

感谢作者:aside section._1OhGeD

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