dubbo-go 中的 TPS Limit 设计与实现

前言
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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。

而 dubbo-go 则是 Dubbo 的 Go 语言实现。

最近在 dubbo-go 的 todo 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 Dubbo Java 版本实现的另外一个问题，就是 Dubbo 的 TpsLimitFilter 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](https://yq.aliyun.com/go/articleRenderRedirect?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fapache%2Fdubbo-go%2Fpull%2F237)

设计思路
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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：

*   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；
*   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；
*   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。

而 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
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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
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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
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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 race 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
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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。 

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， SldingWindow 和 FixedWindow 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 。

而 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
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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 race condition 情况加剧。

那些没有实现的
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**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 dubbo-go 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。

**作者信息：**邓明，毕业于南京大学，就职于eBay Payment部门，负责退款业务开发

 

 

[原文链接](https://yq.aliyun.com/articles/726804?utm_content=g_1000089998)

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