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朱小厮的博客
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今年双 11 全民购物狂欢节进入第十一个年头，1 分 36 秒，交易额冲到 100 亿 ！比 2018 年快了近 30 秒，比 2017 年快了近 1 分半！这个速度再次刷新天猫双 11 成交总额破 100 亿的纪录。
那么如何抗住双 11 高并发流量？
接下来让我们一起来聊聊高可用的“大杀器”限流降级技术。
我们常说的 N 个 9，就是对 SLA 的一个描述。SLA 全称是 Service Level Agreement，翻译为服务水平协议，也称服务等级协议，它表明了公有云提供服务的等级以及质量。
例如阿里云对外承诺的就是一个服务周期内集群服务可用性不低于 99.99%，如果低于这个标准，云服务公司就需要赔偿客户的损失。
对互联网公司来说，SLA 就是网站或者 API 服务可用性的一个保证。
9 越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠，4 个 9 的服务可用性，听起来已经很高了，但对于实际的业务场景，这个值可能并不够。
我们来做一个简单的计算，假设一个核心链路依赖 20 个服务，强依赖同时没有配置任何降级，并且这 20 个服务的可用性达到 4 个 9，也就是 99.99%。
那这个核心链路的可用性只有 99.99 的 20 次方=99.8%，
如果有 10 亿次请求则有 3,000,000 次的失败请求，理想状况下，每年还是有 17 小时服务不可用。
这是一个理想的估算，在实际的生产环境中，由于服务发布，宕机等各种各样的原因，情况肯定会比这个更差。
对于一些比较敏感的业务，比如金融，或是对服务稳定要求较高的行业，比如订单或者支付业务，这样的情况是不能接受的。
除了对服务可用性的追求，微服务架构一个绕不过去的问题就是服务雪崩。
在一个调用链路上，微服务架构各个服务之间组成了一个松散的整体，牵一发而动全身，服务雪崩是一个多级传导的过程。
首先是某个服务提供者不可用，由于大量超时等待，继而导致服务调用者不可用，并且在整个链路上传导，继而导致系统瘫痪。
如同上面我们分析的，在大规模微服务架构的场景下，避免服务出现雪崩，要减少停机时间，要尽可能的提高服务可用性。
提高服务可用性，可以从很多方向入手，比如缓存、池化、异步化、负载均衡、队列和降级熔断等手段。
缓存以及队列等手段，增加系统的容量。
限流和降级则是关心在到达系统瓶颈时系统的响应，更看重稳定性。
缓存和异步等提高系统的战力，限流降级关注的是防御。
限流和降级，具体实施方法可以归纳为八字箴言，分别是限流，降级，熔断和隔离。
限流顾名思义，提前对各个类型的请求设置最高的 QPS 阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。
限流需要结合压测等，了解系统的最高水位，也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。
降级则是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。
从降级配置方式上，降级一般可以分为主动降级和自动降级。
主动降级是提前配置，自动降级则是系统发生故障时，如超时或者频繁失败，自动降级。
在系统设计中，降级一般是结合系统配置中心，通过配置中心进行推送，下面是一个典型的降级通知设计。
如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不在继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。
熔断一般需要设置不同的恢复策略，如果目标服务情况好转则恢复调用。
服务隔离与前面的三个略有区别，我们的系统通常提供了不止一个服务，但是这些服务在运行时是部署在一个实例，或者一台物理机上面的。
如果不对服务资源做隔离，一旦一个服务出现了问题，整个系统的稳定性都会受到影响！
服务隔离的目的就是避免服务之间相互影响。
一般来说，隔离要关注两方面，一个是在哪里进行隔离，另外一个是隔离哪些资源。
何处隔离：
一次服务调用，涉及到的是服务提供方和调用方，我们所指的资源，也是两方的服务器等资源，服务隔离通常可以从提供方和调用方两个方面入手。
隔离什么：
广义的服务隔离，不仅包括服务器资源，还包括数据库分库，缓存，索引等，这里我们只关注服务层面的隔离。
服务降级和熔断在概念上比较相近，通过两个场景，谈谈我自己的理解。
熔断，一般是停止服务：
典型的就是股市的熔断，如果大盘不受控制，直接休市，不提供服务，是保护大盘的一种方式。
降级，通常是有备用方案：
从北京到济南，下雨导致航班延误，我可以乘坐高铁，如果高铁票买不到，也可以乘坐汽车或者开车过去。
两者的区别：
降级一般是主动的，有预见性的，熔断通常是被动的，服务 A 降级以后，一般会有服务 B 来代替，而熔断通常是针对核心链路的处理。
刚才讲了限流的概念，那么怎样判断系统到达设置的流量阈值了？
这就需要一些限流策略来支持，不同的限流算法有不同的特点，平滑程度也不同。
计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。
假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过 100 个，维护一个计数器，每次有新的请求过来，计数器加一。
这时候判断，如果计数器的值小于限流值，并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内，允许请求通过，否则拒绝请求，如果超出了时间间隔，要将计数器清零。
public class CounterLimiter {
private static long startTime = System.currentTimeMillis();
private static final AtomicInteger ZERO = new AtomicInteger(0);
private static final long interval = 10000;
private static int limit = 100;
private AtomicInteger requestCount = ZERO;
public boolean tryAcquire() {
long now = System.currentTimeMillis();
if (now
if (requestCount.get() requestCount.incrementAndGet();
return true;
}
return false;
} else {
startTime = now;
requestCount = ZERO;
return true;
}
}
}
计数器限流可以比较容易的应用在分布式环境中，用一个单点的存储来保存计数值，比如用 Redis，并且设置自动过期时间，这时候就可以统计整个集群的流量，并且进行限流。
计数器方式的缺点是不能处理临界问题，或者说限流策略不够平滑。
假设在限流临界点的前后，分别发送 100 个请求，实际上在计数器置 0 前后的极短时间里，处理了 200 个请求，这是一个瞬时的高峰，可能会超过系统的限制。
计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量，可以使用滑动窗口算法去优化，具体不展开。
假设我们有一个固定容量的桶，桶底部可以漏水（忽略气压等，不是物理问题），并且这个漏水的速率可控的，那么我们可以通过这个桶来控制请求速度，也就是漏水的速度。
我们不关心流进来的水，也就是外部请求有多少，桶满了之后，多余的水会溢出。
漏桶算法的示意图如下：
将算法中的水换成实际应用中的请求，可以看到漏桶算法从入口限制了请求的速度。
使用漏桶算法，我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求，所以漏桶算法不会出现临界问题。
这里简单实现一下，也可以使用 Guava 的 SmoothWarmingUp 类，可以更好的控制漏桶算法：
public class LeakyLimiter {
private int capacity;
private int ratePerMillSecond;
private double water;
private long lastLeakTime;
public LeakyLimiter(int capacity, int ratePerMillSecond) {
this.capacity = capacity;
this.ratePerMillSecond = ratePerMillSecond;
this.water = 0;
}
public boolean tryAcquire() {
refresh();
if (water + 1 > capacity) {
return false;
}
water = water + 1;
return true;
}
private void refresh() {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if (currentTime > lastLeakTime) {
long millisSinceLastLeak = currentTime - lastLeakTime;
long leaks = millisSinceLastLeak * ratePerMillSecond;
if (leaks > 0) {
if (water <= leaks) {
water = 0;
} else {
water = water - leaks;
}
this.lastLeakTime = currentTime;
}
}
}
}
漏桶是控制水流入的速度，令牌桶则是控制留出，通过控制 Token，调节流量。
假设一个大小恒定的桶，桶里存放着令牌（Token）。桶一开始是空的，现在以一个固定的速率往桶里填充，直到达到桶的容量，多余的令牌将会被丢弃。
如果令牌不被消耗，或者被消耗的速度小于产生的速度，令牌就会不断地增多，直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。
最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小，每当一个请求过来时，就会尝试从桶里移除一个令牌，如果没有令牌的话，请求无法通过。
public class TokenBucketLimiter {
private long capacity;
private long windowTimeInSeconds;
long lastRefillTimeStamp;
long refillCountPerSecond;
long availableTokens;
public TokenBucketLimiter(long capacity, long windowTimeInSeconds) {
this.capacity = capacity;
this.windowTimeInSeconds = windowTimeInSeconds;
lastRefillTimeStamp = System.currentTimeMillis();
refillCountPerSecond = capacity / windowTimeInSeconds;
availableTokens = 0;
}
public long getAvailableTokens() {
return this.availableTokens;
}
public boolean tryAcquire() {
refill();
if (availableTokens > 0) {
--availableTokens;
return
