美团技术面试官：你知道Spring Cloud限流方案？

Java单机限流可以使用AtomicInteger，RateLimiter或Semaphore来实现，但是上述方案都不支持集群限流。集群限流的应用场景有两个，一个是网关，常用的方案有Nginx限流和Spring Cloud Gateway，另一个场景是与外部或者下游服务接口的交互，因为接口限制必须进行限流。

美团技术面试官：你知道Spring Cloud限流方案？

本文的主要内容为：

• Redis和Lua的使用场景和注意事项，比如说KEY映射的问题。
• Spring Cloud Gateway中限流的实现。

# 集群限流的难点

我们来探讨一下，如果将 RateLimiter扩展，让它支持集群限流，会遇到哪些问题。

RateLimiter会维护两个关键的参数 nextFreeTicketMicros和 storedPermits，它们分别是下一次填充时间和当前存储的令牌数。当 RateLimiter的 acquire函数被调用时，也就是有线程希望获取令牌时， RateLimiter会对比当前时间和 nextFreeTicketMicros，根据二者差距，刷新 storedPermits，然后再判断更新后的 storedPermits是否足够，足够则直接返回，否则需要等待直到令牌足够「Guava RateLimiter的实现比较特殊，并不是当前获取令牌的线程等待，而是下一个获取令牌的线程等待」。

由于要支持集群限流，所以 nextFreeTicketMicros和 storedPermits这两个参数不能只存在JVM的内存中，必须有一个集中式存储的地方。而且，由于算法要先获取两个参数的值，计算后在更新两个数值，这里涉及到竞态限制，必须要处理并发问题。

集群限流由于会面对相比单机更大的流量冲击，所以一般不会进行线程等待，而是直接进行丢弃，因为如果让拿不到令牌的线程进行睡眠，会导致大量的线程堆积，线程持有的资源也不会释放，反而容易拖垮服务器。

# Redis和Lua

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分布式限流本质上是一个集群并发问题，Redis单进程单线程的特性，天然可以解决分布式集群的并发问题。所以很多分布式限流都基于Redis，比如说Spring Cloud的网关组件Gateway。

Redis执行Lua脚本会以原子性方式进行，单线程的方式执行脚本，在执行脚本时不会再执行其他脚本或命令。并且，Redis只要开始执行Lua脚本，就会一直执行完该脚本再进行其他操作，所以Lua脚本中不能进行耗时操作。使用Lua脚本，还可以减少与Redis的交互，减少网络请求的次数。

Redis中使用Lua脚本的场景有很多，比如说分布式锁，限流，秒杀等，总结起来，下面两种情况下可以使用Lua脚本:

• 使用 Lua 脚本实现原子性操作的CAS，避免不同客户端先读Redis数据，经过计算后再写数据造成的并发问题。
• 前后多次请求的结果有依赖时，使用 Lua 脚本将多个请求整合为一个请求。

但是使用Lua脚本也有一些注意事项：

• 要保证安全性，在 Lua 脚本中不要定义自己的全局变量，以免污染 Redis内嵌的Lua环境。因为Lua脚本中你会使用一些预制的全局变量，比如说 redis.call()
• 要注意 Lua 脚本的时间复杂度，Redis 的单线程同样会阻塞在 Lua 脚本的执行中。
• 使用 Lua 脚本实现原子操作时，要注意如果 Lua 脚本报错，之前的命令无法回滚，这和Redis所谓的事务机制是相同的。
• 一次发出多个 Redis 请求，但请求前后无依赖时，使用 pipeline，比 Lua 脚本方便。
• Redis要求单个Lua脚本操作的key必须在同一个Redis节点上。解决方案可以看下文对Gateway原理的解析。

# 性能测试

Redis虽然以单进程单线程模型进行操作，但是它的性能却十分优秀。总结来说，主要是因为:

• 绝大部分请求是纯粹的内存操作
• 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
• 内部实现采用非阻塞IO和epoll，基于epoll自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。

所以，在集群限流时使用Redis和Lua的组合并不会引入过多的性能损耗。我们下面就简单的测试一下，顺便熟悉一下涉及的Redis命令。

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通过上述简单的测试，我们可以发现本机情况下，使用Redis执行Lua脚本的性能极其优秀，一百万次执行，99.99%在5毫秒以下。

本来想找一下官方的性能数据，但是针对Redis + Lua的性能数据较少，只找到了几篇个人博客，感兴趣的同学可以去探索。

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以上lua脚本的性能大概是zadd的70%-80%，但是在可接受的范围内，在生产环境可以使用。负载大概是zadd的1.5-2倍，网络流量相差不大，IO是zadd的3倍，可能是开启了AOF，执行了三次操作。

# Spring Cloud Gateway的限流实现

Gateway是微服务架构 SpringCloud的网关组件，它基于Redis和Lua实现了令牌桶算法的限流功能，下面我们就来看一下它的原理和细节吧。

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Gateway基于Filter模式，提供了限流过滤器 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory。只需在其配置文件中进行配置，就可以使用。具体的配置感兴趣的同学自行学习，我们直接来看它的实现。

RequestRateLimiterGatewayFilterFactory依赖 RedisRateLimiter的 isAllowed函数来判断一个请求是否要被限流抛弃。

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需要注意的是 getKeys函数的prefix包含了"{id}"，这是为了解决Redis集群键值映射问题。Redis的KeySlot算法中，如果key包含{}，就会使用第一个{}内部的字符串作为hash key，这样就可以保证拥有同样{}内部字符串的key就会拥有相同slot。Redis要求单个Lua脚本操作的key必须在同一个节点上，但是Cluster会将数据自动分布到不同的节点，使用这种方法就解决了上述的问题。

然后我们来看一下Lua脚本的实现，该脚本就在Gateway项目的resource文件夹下。它就是如同 Guava的 RateLimiter一样，实现了令牌桶算法，只不过不在需要进行线程休眠，而是直接返回是否能够获取。

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# 后记

Redis的主从异步复制机制可能丢失数据，出现限流流量计算不准确的情况，当然限流毕竟不同于分布式锁这种场景，对于结果的精确性要求不是很高，即使多流入一些流量，也不会影响太大。

正如Martin在他质疑Redis分布式锁RedLock文章中说的，Redis的数据丢弃了也无所谓时再使用Redis存储数据。