1.RateLimiter 限流底层原理解析
2.Sentinel 是令牌如何做限流的
3.Java并发必会,深入剖析Semaphore源码
RateLimiter 限流底层原理解析
学习RateLimiter限流器原理的桶源重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的码令尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、牌桶问题及在项目中的原理使用方式,而非源码。令牌cf最新刷枪源码限流原理
RateLimiter基于Google Guava的桶源令牌桶算法,持续均匀产生令牌,码令消费时需持有令牌,牌桶无则需等待。原理核心是令牌区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。常用API与示例
SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌,桶源即使一次请求超过桶中令牌,码令可透支未来令牌,牌桶但会导致后续请求等待时间增加。原理如通过RateLimiter.create(2)创建,初始可获取超过限值的令牌,但后续会有所延迟。SmoothWarmingUp预热机制
SmoothWarmingUp限流器有预热期,tts app vb源码资源逐渐达到指定速度,适用于资源懒加载等场景,有助于降低重启后服务压力。预热在高并发中的重要性
预热对于高并发场景至关重要,避免因资源未初始化而引发服务故障,比如线程池和数据库缓存等问题。线程安全与设计模式
RateLimiter是线程安全的,通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。缺陷与优化
RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长,需采用拒绝策略控制请求量,避免过度透支。限流算法比较
漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点,漏桶算法可能抛弃突发请求,而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量,但需避免持续高并发导致的延迟。项目使用
项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流,通过SpringBoot starter简化配置,减少对代码的网狐6602源码侵入性。Sentinel 是如何做限流的
限流作为保障服务高可用的重要手段,在微服务架构中尤为重要,通过限制接口或资源访问,有效提升服务可用性和稳定性。对比传统的限流工具如Guava的RateLimiter,阿里提供的Sentinel在功能上更为丰富、强大。
Guava的RateLimiter基于令牌桶算法,操作简单,但功能相对单一。相比之下,Sentinel作为阿里巴巴推出的一种限流、熔断中间件,不仅支持复杂规则的配置,还能提供集群范围内的限流功能,并将服务调用情况可视化,满足更广泛的使用场景。
目前,某协会网站源码Sentinel已在多个项目中得到应用,本文将深入剖析其限流机制,主要围绕限流的总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念,以及责任链机制的实现过程,详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式,结合滑动窗口算法,实现高效、灵活的限流功能。
在Sentinel中,限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时,对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流,分享类网站源码会抛出BlockException,开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常,也有相应的fallback方法处理。
限流流程如下:首先获取资源的Context,构建Node调用树,聚合相同资源不同Context的Node,然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法,动态调整QPS限制,确保服务在高负载下依然稳定运行。
在阅读源码过程中,我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念,理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息,Node作为资源调用的统计包装,Entry则作为限流凭证,记录了资源的责任链和当前Context,实现资源调用链的构建和管理。
责任链中的每个节点(如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot等)都有特定的功能,如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作,共同完成限流逻辑的执行。
在责任链的执行过程中,NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node,ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node,StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新,而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能,还保证了系统的稳定性和性能。
在责任链执行完毕后,无论请求是否成功或被限流,都会执行Entry.exit()方法,进行最终的收尾工作。至此,Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计,再到限流判断和执行,最后的收尾操作的完整流程。
总体来看,Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制,在微服务架构中为限流提供了强有力的支持,不仅保障了服务的高可用性,还提升了系统的整体性能和稳定性。
Java并发必会,深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时,必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件,通过实践和源码解析,掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore,中文名信号量,就像一个令牌桶,任务执行前需要获取令牌,处理完毕后归还,确保资源访问的有序进行。
首先,Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可,若许可不足,任务会被阻塞,直到有许可可用。release()用于释放并归还许可,确保资源释放后,其他任务可以继续执行。一个典型的例子是,如果一个线程池接受个任务,但Semaphore限制为3,那么任务将按每3个一组执行,确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS(AbstractQueuedSynchronizer)框架,通过Sync同步变量管理许可数量,公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务,而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly(),并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新,公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared(),更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于,AQS框架负责大部分并发控制,子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared(),专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程,可参考之前的文章。
最后,了解了Semaphore后,我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现,敬请期待下篇文章。