Dubbo限流
Dubbo的限流作用于提供方。可以在高并发的情况,保证系统的稳定性、安全性。避免让系统被流量压垮,导致整体服务不可用。
实践
提供者添加类似配置
<dubbo:service
interface="com.huang.yuan.api.service.DemoService"
ref="demoServiceImpl"
version="1.0"
delay="5000"
filter="tps">
<dubbo:parameter key="tps" value="1"/>
<dubbo:parameter key="tps.interval" value="1000"/>
</dubbo:service>
添加filter及dubbo paramter,表示每tps.interval的时间间隔内,能执行tps个请求。
消费方同时发出10个请求
@Test
public void testdada() throws Exception {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()->{
demoService.test("huangyuan");
}).start();
}
Thread.sleep(1100000);
}
提供方限制流量,多余的请求将抛出异常:
源码
令牌桶算法
Dubbo默认使用令牌桶算法实现限流。某段时间内,桶里面只能放进n个令牌,然后来一个请求就减少一个令牌,如果桶里面的令牌没有了,则不能继续执行请求。
限流通过com.alibaba.dubbo.rpc.filter.TpsLimitFilter实现。
首先从URL中获取配置的限制,限制由两个参数组成,表示在interval毫秒的时间内允许执行rate个调用。
默认周期是60秒,不限制速率。
public boolean isAllowable() {
// 获取现在的时间
long now = System.currentTimeMillis();
// 当经过了interval时间间隔
if (now > lastResetTime + interval) {
// 重新设置token令牌的个数
token.set(rate);
// 从现在开始,经过interval的时间
lastResetTime = now;
}
// 获取令牌的值
int value = token.get();
boolean flag = false;
// 使用CAS实现乐观锁
while (value > 0 && !flag) {
// 能够执行请求,则令牌减一
flag = token.compareAndSet(value, value - 1);
value = token.get();
}
return flag;
}
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