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python分布式环境下的限流器的示例,python示例

发布时间:2020-04-20 23:31编辑:大数据库浏览(188)

    1 概述

    python分布式环境下的限流器的示例,python示例

    项目中用到了限流,受限于一些实现方式上的东西,手撕了一个简单的服务端限流器。

    服务端限流和客户端限流的区别,简单来说就是:

    1)服务端限流

    对接口请求进行限流,限制的是单位时间内请求的数量,目的是通过有损来换取高可用。

    例如我们的场景是,有一个服务接收请求,处理之后,将数据bulk到Elasticsearch中进行索引存储,bulk索引是一个很耗费资源的操作,如果遭遇到请求流量激增,可能会压垮Elasticsearch(队列阻塞,内存激增),所以需要对流量的峰值做一个限制。

    2)客户端限流

    限制的是客户端进行访问的次数。

    例如,线程池就是一个天然的限流器。限制了并发个数max_connection,多了的就放到缓冲队列里排队,排队搁不下了>queue_size就扔掉。

    本文是服务端限流器。

    我这个限流器的优点:

    1)简单
    2)管事

    缺点:

    1)不能做到平滑限流

    例如大家尝尝说的令牌桶算法和漏桶算法(我感觉这两个算法本质上都是一个事情)可以实现平滑限流。什么是平滑限流?举个栗子,我们要限制5秒钟内访问数不超过1000,平滑限流能做到,每秒200个,5秒钟不超过1000,很平衡;非平滑限流可能,在第一秒就访问了1000次,之后的4秒钟全部限制住。•2)不灵活

    只实现了秒级的限流。

    支持两个场景:

    1)对于单进程多线程场景(使用线程安全的Queue做全局变量)

    这种场景下,只部署了一个实例,对这个实例进行限流。在生产环境中用的很少。

    2)对于多进程分布式场景(使用redis做全局变量)

    多实例部署,一般来说生产环境,都是这样的使用场景。

    在这样的场景下,需要对流量进行整体的把控。例如,user服务部署了三个实例,对外暴露query接口,要做的是对接口级的流量限制,也就是对query这个接口整体允许多大的峰值,而不去关心到底负载到哪个实例。

    题外话,这个可以通过nginx做。 

    下面说一下限流器的实现吧。 

    1、接口BaseRateLimiter

    按照我的思路,先定义一个接口,也可以叫抽象类。

    初始化的时候,要配置rate,限流器的限速。

    提供一个抽象方法,acquire(),调用这个方法,返回是否限制流量。

    class BaseRateLimiter(object):
    
      __metaclass__ = abc.ABCMeta
    
      @abc.abstractmethod
      def __init__(self, rate):
        self.rate = rate
    
      @abc.abstractmethod
      def acquire(self, count):
        return
    

    2、单进程多线程场景的限流ThreadingRateLimiter

    继承BaseRateLimiter抽象类,使用线程安全的Queue作为全局变量,来消除竞态影响。

    后台有个进程每秒钟清空一次queue;

    当请求来了,调用acquire函数,queue incr一次,如果大于限速了,就返回限制。否则就允许访问。

    class ThreadingRateLimiter(BaseRateLimiter):
    
      def __init__(self, rate):
        BaseRateLimiter.__init__(self, rate)
        self.queue = Queue.Queue()
        threading.Thread(target=self._clear_queue).start()
    
      def acquire(self, count=1):
        self.queue.put(1, block=False)
        return self.queue.qsize() < self.rate
    
      def _clear_queue(self):
        while 1:
          time.sleep(1)
          self.queue.queue.clear()
    

    2、分布式场景下的限流DistributeRateLimiter

    继承BaseRateLimiter抽象类,使用外部存储作为共享变量,外部存储的访问方式为cache。

    class DistributeRateLimiter(BaseRateLimiter):
    
      def __init__(self, rate, cache):
        BaseRateLimiter.__init__(self, rate)
        self.cache = cache
    
      def acquire(self, count=1, expire=3, key=None, callback=None):
        try:
          if isinstance(self.cache, Cache):
            return self.cache.fetchToken(rate=self.rate, count=count, expire=expire, key=key)
        except Exception, ex:
          return True
    

    为了解耦和灵活性,我们实现了Cache类。提供一个抽象方法getToken()

    如果你使用redis的话,你就继承Cache抽象类,实现通过redis获取令牌的方法。

    如果使用mysql的话,你就继承Cache抽象类,实现通过mysql获取令牌的方法。

    cache抽象类

    class Cache(object):
    
      __metaclass__ = abc.ABCMeta
    
      @abc.abstractmethod
      def __init__(self):
        self.key = "DEFAULT"
        self.namespace = "RATELIMITER"
    
      @abc.abstractmethod
      def fetchToken(self, rate, key=None):
        return
    

    给出一个redis的实现RedisTokenCache

    每秒钟创建一个key,并且对请求进行计数incr,当这一秒的计数值已经超过了限速rate,就拿不到token了,也就是限制流量。

    对每秒钟创建出的key,让他超时expire。保证key不会持续占用存储空间。

    没有什么难点,这里使用redis事务,保证incr和expire能同时执行成功。

    class RedisTokenCache(Cache):
    
      def __init__(self, host, port, db=0, password=None, max_connections=None):
        Cache.__init__(self)
        self.redis = redis.Redis(
          connection_pool=
            redis.ConnectionPool(
              host=host, port=port, db=db,
              password=password,
              max_connections=max_connections
            ))
    
      def fetchToken(self, rate=100, count=1, expire=3, key=None):
        date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        key = ":".join([self.namespace, key if key else self.key, date])
        try:
          current = self.redis.get(key)
          if int(current if current else "0") > rate:
            raise Exception("to many requests in current second: %s" % date)
          else:
            with self.redis.pipeline() as p:
              p.multi()
              p.incr(key, count)
              p.expire(key, int(expire if expire else "3"))
              p.execute()
              return True
        except Exception, ex:
          return False
    

    多线程场景下测试代码 

    limiter = ThreadingRateLimiter(rate=10000)
    
    def job():
      while 1:
        if not limiter.acquire():
          print '限流'
        else:
          print '正常'
    
    threads = [threading.Thread(target=job) for i in range(10)]
    for thread in threads:
      thread.start()
    

    分布式场景下测试代码

    token_cache = RedisTokenCache(host='10.93.84.53', port=6379, password='bigdata123')
    limiter = DistributeRateLimiter(rate=10000, cache=token_cache)
    r = redis.Redis(connection_pool=redis.ConnectionPool(host='10.93.84.53', port=6379, password='bigdata123'))
    
    def job():
      while 1:
        if not limiter.acquire():
          print '限流'
        else:
          print '正常'
    
    threads = [multiprocessing.Process(target=job) for i in range(10)]
    for thread in threads:
      thread.start()
    

    可以自行跑一下。 

    说明:

    我这里的限速都是秒级别的,例如限制每秒400次请求。有可能出现这一秒的前100ms,就来了400次请求,后900ms就全部限制住了。也就是不能平滑限流。

    不过如果你后台的逻辑有队列,或者线程池这样的缓冲,这个不平滑的影响其实不大。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持帮客之家。

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    系统中的接口通常都有限流,比如 70次/秒 ,如何保证我们的接口的调用次数在超过第三方接口限流的时候快速失败呢?这时候就需要限流器了。下面是笔者用redis实现限流器的流程图。

    2 代码

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