redisson分布式限流RRateLimiter源码解析

 更新时间:2022年11月01日 16:15:56   作者:你行你上啊  
这篇文章主要为大家介绍了redisson分布式限流RRateLimiter源码解析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

分布式限流-单位时间多实例多线程访问次数限制

接前面聊一聊redisson及优雅实现说一说spring boot优雅集成redisson,简单以源码的方式给大家介绍了redisson的:可重入性、阻塞、续约、红锁、联锁、加锁解锁流程和集成spring boot注意点和优雅实现方式。

接下来在讲一讲平时用的比较多的限流模块--RRateLimiter

1.简单使用

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        RRateLimiter rateLimiter = createLimiter();
        int allThreadNum = 20;
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(allThreadNum);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < allThreadNum; i++) {
//            new Thread(() -> {
            if(i % 3 == 0) Thread.sleep(1000);
            boolean pass = rateLimiter.tryAcquire();
            if(pass) {
                log.info("get ");
            } else {
                log.info("no");
            }
//          latch.countDown();
//            }).start();
        }
//        latch.await();
        System.out.println("Elapsed " + (System.currentTimeMillis() - startTime));
    }
    public static RRateLimiter createLimiter() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
                .setTimeout(1000000)
                .setPassword("123456")
                .setAddress("redis://xxxx:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter3");
        // 初始化:PER_CLIENT 单实例执行,OVERALL 全实例执行
        // 最大流速 = 每10秒钟产生3个令牌
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);
        return rateLimiter;
    }

实际结果:

[2022-10-29 14:32:46.261][INFO ][main][][] RedisTest - get 
[2022-10-29 14:32:46.312][INFO ][main][][] RedisTest - get 
[2022-10-29 14:32:46.358][INFO ][main][][] RedisTest - get 
[2022-10-29 14:32:47.416][INFO ][main][][] RedisTest - no
[2022-10-29 14:32:47.469][INFO ][main][][] RedisTest - no
[2022-10-29 14:32:47.517][INFO ][main][][] RedisTest - no
[2022-10-29 14:32:48.577][INFO ][main][][] RedisTest - no
[2022-10-29 14:32:48.623][INFO ][main][][] RedisTest - no

2. 实现限流redisson使用了哪些redis数据结构

  • Hash结构 -- 限流器结构:

参数rate代表速率

参数interval代表多少时间内产生的令牌

参数type代表单机还是集群

  • ZSET结构 -- 记录获取令牌的时间戳,用于时间对比。

1667025166312 --> 2022-10-29 14:32:46

1667025166262 --> 2022-10-29 14:32:46

1667025166215 --> 2022-10-29 14:32:46

  • String结构 --记录的是当前令牌桶中的令牌数【很明显被我用完了现在是0】

3. 超过10s,我再次获取一个令牌,数据结构发生的变化

  • ZSET结构。-- 新生成一个ZSET结构,存放获取令牌的时间戳

  • String 结构 --当前令牌桶还有2个令牌

4. 源码浅析

RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter3");
// 初始化
// 最大流速 = 每10秒钟产生3个令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT, 3, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);

初始化定义没有什么好讲的,就是创建HASH结构

主要还是讲讲: rateLimiter.tryAcquire()

private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {
    return this.commandExecutor.evalWriteAsync(
        this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, 
        "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');
        local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');
        local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');
        assert(
            rate ~= false and interval ~= false and type ~= false,  'RateLimiter is not initialized'
            )
            local valueName = KEYS[2];
            local permitsName = KEYS[4];
            if type == '1' then valueName = KEYS[3];
            permitsName = KEYS[5];
            end;
            local currentValue = redis.call('get', valueName); 
            if currentValue ~= false 
            then 
            local expiredValues = redis.call(
                'zrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]
                ) 
                - interval
                );
                local released = 0; 
                for i, v in ipairs(expiredValues) 
                do local random, permits = struct.unpack('fI', v);
                released = released + permits;end; 
                if released > 0 
                then 
                redis.call('zrem', permitsName, unpack(expiredValues)); 
                currentValue = tonumber(currentValue) + released; 
                redis.call('set', valueName, currentValue);
                end;
                if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) 
                then 
                local nearest = redis.call(
                    'zrangebyscore', permitsName, '(' .. (tonumber(ARGV[2]) 
                    - interval), tonumber(ARGV[2]), 'withscores', 'limit', 0, 1); 
                    local random, permits = struct.unpack('fI', nearest[1]);
                    return tonumber(nearest[2]) 
                    - (tonumber(ARGV[2]) 
                    - interval);
                    else 
                    redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('fI', ARGV[3], ARGV[1])); 
                    redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
                    return nil; 
                    end; 
                    else 
                    assert(tonumber(rate) >= tonumber(ARGV[1]), 'Requested permits amount could not exceed defined rate'); 
                    redis.call('set', valueName, rate); 
                    redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('fI', ARGV[3], ARGV[1])); 
                    redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
                    return nil; 
                    end;", Arrays.asList(this.getName(), 
                    this.getValueName(), 
                    this.getClientValueName(), 
                    this.getPermitsName(), 
                    this.getClientPermitsName()), 
                    new Object[]{value, 
                    System.currentTimeMillis(), 
                    ThreadLocalRandom.current().nextLong()
                    }
                );
}

主要就是这段lua代码,下面我详细过一下

作者目前用的3.16.3版本,刚好遇见redisson的bug,见3197,请大家用最新版本,以下为修复后解析。

-- 获取hash结构的速率
local rate = redis.call("hget", KEYS[1], "rate")
-- 获取hash结构的时间区间(ms)
local interval = redis.call("hget", KEYS[1], "interval")
-- 获取hash结构的时间类型
local type = redis.call("hget", KEYS[1], "type")
-- 判断是否初始化限流结构
assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, "RateLimiter is not initialized")
-- {name}:value string结构,这个key记录的是当前令牌桶中的令牌数
local valueName = KEYS[2]
-- {name}:permits zset结构,记录了请求的令牌数,score则为请求的时间戳
local permitsName = KEYS[4]
-- 单机限流才会用到,集群模式不用关注
if type == "1" then
    valueName = KEYS[3]
    permitsName = KEYS[5]
end
-- 生产速率rate必须比请求的令牌数大
assert(tonumber(rate) >= tonumber(ARGV[1]), "Requested permits amount could not exceed defined rate")
-- 初始化RateLimiter并不会初始化stirng结构,因此第一次获取这里currentValue是null
local currentValue = redis.call("get", valueName)
if currentValue ~= false then
    -- 第二次获取令牌执行
    -------------------------- 获取zset结构:统计之前的请求令牌数
    -- 范围是0 ~ (第二次请求时间戳 - 令牌生产的时间)
    local expiredValues = redis.call("zrangebyscore", permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval)
    local released = 0
    -- lua迭代器,遍历expiredValues,如果有值,那么released等于之前所有请求的令牌数之和,表示应该释放多少令牌
    for i, v in ipairs(expiredValues) do
        -- 获取请求数permits
        local random, permits = struct.unpack("fI", v)
        released = released + permits
    end
    -- 之前的请求令牌数 > 0, 例如10s产生3个令牌,现在超过10s了,重置周期并计算剩余令牌数
    if released > 0 then
        -- 移除zset中所有元素【要求是同一个限流器permitsName,不然就移除不了,尴尬】 
        redis.call("zrem", permitsName, unpack(expiredValues))
        currentValue = tonumber(currentValue) + released
        ------------------------- 更新string结构:=剩下令牌数+释放令牌数
        redis.call("set", valueName, currentValue)
    end
    -- 如果当前令牌数 < 请求的令牌数
    if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then
        -- 从zset中找到距离当前时间最近的那个请求,也就是上一次放进去的请求信息
        local nearest = redis.call('zrangebyscore', permitsName, '(' .. (tonumber(ARGV[2]) - interval), tonumber(ARGV[2]), 'withscores', 'limit', 0, 1); 
        local random, permits = struct.unpack("fI", nearest[1])
        -- 返回 上一次请求的时间戳 - (当前时间戳 - 令牌生成的时间间隔) 这个值表示还需要多久才能生产出足够的令牌
        return tonumber(nearest[2]) - (tonumber(ARGV[2]) - interval)
    else
        -- 如果当前令牌数 ≥ 请求的令牌数,表示令牌够多,更新zset
        ------------------------- 更新zset结构
        redis.call("zadd", permitsName, ARGV[2], struct.pack("fI", ARGV[3], ARGV[1]))
        ------------------------- 更新Stringt结构,减少一个剩下的令牌数
        redis.call("decrby", valueName, ARGV[1])
        return nil
    end
else
    --------汀雨笔记----------------- 初始化Stringt结构,当前限流器的令牌数
    redis.call("set", valueName, rate)
    --------汀雨笔记----------------- 初始化zset结构
    redis.call("zadd", permitsName, ARGV[2], struct.pack("fI", ARGV[3], ARGV[1]))
    -- struct.pack第一个参数表示格式字符串,f是浮点数、I是长整数。所以这个格式字符串表示的是把一个浮点数和长整数拼起来的结构体,
    -- ARGV[2]就是请求时间戳,ARGV[1]是请求的令牌数,统计会用到,ARGV[3]是当前时间戳为种子的随机数,具体用处还不知道,知道的网友可以留言
    ------------------------- 更新Stringt结构,因为这是获取令牌操作,减掉一个令牌
    -------------------------【本文作者认为,这里可以直接初始化string结构,值为rate - 1】
    redis.call("decrby", valueName, ARGV[1])
    return nil
end

这段lua代码也并不复杂,令牌桶的数量主要是通过时间窗口来控制,判断上一个请求是否超过了令牌生产周期。

留下一个疑问?

-- 移除zset中所有元素【要求是同一个限流器permitsName,不然就移除不了,尴尬】 
redis.call("zrem", permitsName, unpack(expiredValues))

我自己在本地测试,只要超过10s,permitsName就不一样,这就导致了这部分数据是不能移除的,就产生了冗余数据,从前面的截图也可以看出,是新生成了一个zset数据结构。

相当于直接走到了这一步:

------------------------- 更新zset结构 
redis.call("zadd", permitsName, ARGV[2], struct.pack("fI", ARGV[3], ARGV[1]))

至于为什么会产生这样的结果,会的小伙伴可以留言,或者过段时间我提个issue。

以上就是redisson分布式限流RRateLimiter源码解析的详细内容,更多关于redisson分布式限流RRateLimiter的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • Java如何在List或Map遍历过程中删除元素

    Java如何在List或Map遍历过程中删除元素

    相信大家在日常的开发过程中,经常需要对List或Map里面的符合某种业务的数据进行删除,但是如果不了解里面的机制就容易掉入“陷阱”导致遗漏或者程序异常。下面这篇文章将会给大家详细介绍Java如何在List和Map遍历过程中删除元素,有需要的朋友们可以参考借鉴。
    2016-12-12
  • jdk-logging log4j logback日志系统实现机制原理介绍

    jdk-logging log4j logback日志系统实现机制原理介绍

    这篇文章主要介绍了jdk-logging、log4j、logback日志介绍以及三个日志系统的实现机制,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-03-03
  • Java RabbitMQ的TTL和DLX全面精解

    Java RabbitMQ的TTL和DLX全面精解

    过期时间TTL表示可以对消息设置预期的时间,在这个时间内都可以被消费者接收获取;过了之后消息将自动被删除。DLX, 可以称之为死信交换机,当消息在一个队列中变成死信之后,它能被重新发送到另一个交换机中,这个交换机就是DLX ,绑定DLX的队列就称之为死信队列
    2021-09-09
  • 详细总结Java中常用的原子类

    详细总结Java中常用的原子类

    今天给大家总结了一下Java常用的原子类,文中有非常详细的介绍及代码示例,对正在学习java的小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-05-05
  • 基于Luhn算法的银行卡校验规则

    基于Luhn算法的银行卡校验规则

    这篇文章主要为大家介绍了基于Luhn算法的银行卡校验规则,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-05-05
  • Java基础之线程锁相关知识总结

    Java基础之线程锁相关知识总结

    今天给大家带来的是关于Java线程的相关知识,文章围绕着Java线程锁展开,文中有非常详细的介绍及代码示例,需要的朋友可以参考下
    2021-06-06
  • 使用Spring Security OAuth2实现单点登录

    使用Spring Security OAuth2实现单点登录

    在本教程中,我们将讨论如何使用Spring Security OAuth和Spring Boot实现SSO - 单点登录。感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2019-06-06
  • 举例解析Java的图像缓冲技术的使用

    举例解析Java的图像缓冲技术的使用

    这篇文章主要介绍了Java的图像缓冲技术的使用,使用到了Java的awt.image包,需要的朋友可以参考下
    2015-10-10
  • IDEA怎么生成UML类图的实现

    IDEA怎么生成UML类图的实现

    这篇文章主要介绍了IDEA怎么生成UML类图的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-09-09
  • springboot+mybatis+redis 二级缓存问题实例详解

    springboot+mybatis+redis 二级缓存问题实例详解

    Mybatis默认没有开启二级缓存,需要在全局配置(mybatis-config.xml)中开启二级缓存。本文讲述的是使用Redis作为缓存,与springboot、mybatis进行集成的方法。需要的朋友参考下吧
    2017-12-12

最新评论