漏斗限流(leaky bucket）
介绍
漏斗限流（leaky bucket）是一种流量控制算法，用于限制在网络或系统中通过的数据量或请求速率。通常用于平滑网络流量或请求到达的速率，防止突发流量导致系统负载过高或网络拥塞。
工作原理
1. 漏斗模型：
- 漏斗可以看作是一个容器，有一个固定的最大容量（即最大请求速率），漏嘴则控制了流出速率
- 如果漏斗里的水量超过了当前漏口的处理能力，多余的水会溢出（即请求被限流或丢弃）
2. 处理流程：
- 漏斗以固定速率处理请求，类似于水从漏斗底部流出的速度
- 请求到达时，先判断漏斗当前的水量是否能容纳新的请求。如果可以，则接受请求并将水量增加；否则，拒绝请求或以某种方式处理溢出的请求
应用场景：
- 网络流量控制：限制流过路由器或服务器的数据包速率，防止网络拥塞
- API请求管理：限制API接口的访问频率，避免服务器过载
- 消息队列消费速率控制：平滑处理从消息队列中获取的消息，防止消费者因处理速度不足导致消息堆积
leaky bucket实现示例：
-- 漏斗限流逻辑
local os_time = os.time
local mt = {}
mt.__index = mt
-- 是否处于正常可通过状态
function mt:watering()
local t_now = os_time()
local leak_water = self.rate * (t_now - self.last_ts)
if leak_water > 0 then
local left_water = self.water - leak_water
self.water = (left_water > 0) and left_water or 0
self.last_ts = t_now
end
if self.water < self.cap then
self.water = self.water + 1
return true
end
return false
end
-- 重置
function mt:reset()
self.water = 0
end
local M = {}
function M.create_bucket(rate, cap)
local bucket = {}
bucket.rate = rate -- 漏斗每秒速率
bucket.cap = cap -- 漏斗容量
bucket.water = 0 -- 漏斗当前的水位
bucket.last_ts = 0 -- 最近一次处理的时间
return setmetatable(bucket, mt)
end
return M
搭配pool池
pool.lua示例
用于管理可复用对象的创建、获取和释放
-- object pool, from: https://github.com/treamology/pool.lua
local type, pairs, table, setmetatable = type, pairs, table, setmetatable
local pool = {}
local poolmt = {__index = pool}
function pool.create(newObject, poolSize, maxPoolSize)
if type(newObject) ~= "function" then
return nil
end
poolSize = poolSize or 16
maxPoolSize = (maxPoolSize and maxPoolSize >= poolSize) and maxPoolSize or 2 * poolSize
local freeObjects = {}
for _ = 1, poolSize do
table.insert(freeObjects, newObject())
end
return setmetatable({
freeObjects = freeObjects,
newObject = newObject,
maxPoolSize = maxPoolSize
},
poolmt
)
end
function pool:obtain()
return #self.freeObjects == 0 and self.newObject() or table.remove(self.freeObjects)
end
function pool:free(obj, ...)
if not obj then
return false
end
if #self.freeObjects < self.maxPoolSize then
table.insert(self.freeObjects, obj)
end
if obj.reset then obj.reset(obj, ...) end
return true
end
function pool:clear()
for k in pairs(self.freeObjects) do
self.freeObjects[k] = nil
end
end
return pool
搭配示例
local leaky_bucket = require "leaky_bucket"
local pool = require "pool"
local bucketPool = nil -- 漏斗限流池
local buckets = {} -- 漏限流对象池
local function new_bucket_object()
return leaky_bucket.create_bucket(50, 80)
end
bucketPool = pool.create(new_bucket_object, 100, 200)
local BUCKETS = setmetatable(buckets, {
__index = function (t, id)
t[id] = bucketPool:obtain()
return t[id]
end
})
对象池（pool）结合漏斗限流（leaky bucket）的好处：
1. 资源重复利用：
- 对象池（pool）可以有效管理和重复利用漏斗限流对象。通过调用 pool.create(new_bucket_object, m, n) 创建的 bucketPool 对象池，可以预先创建并维护多个漏斗限流对象
- 当需要使用漏斗限流对象时，通过 bucketPool:obtain() 方法从对象池中获取一个可用对象，而不是每次都重新创建
2. 减少资源消耗：
- 漏斗限流对象通常包含一些初始化和配置，创建和销毁开销较大。通过对象池，可以避免频繁地创建和销毁漏斗限流对象，从而减少系统资源的消耗，提高性能和效率
3. 提高系统响应速度：
- 由于对象池中已经预先创建了一定数量的漏斗限流对象，获取对象时只需从池中取出，并可能调用重置方法进行初始化，而不需要完全重新创建。这样可以大大缩短获取对象的响应时间，提高系统对漏斗限流需求的响应速度
4. 动态管理和限制：
- 通过设置 maxPoolSize 参数，可以动态调整对象池的大小，确保不会因为对象池过小而导致获取对象失败。在需要时，可以根据系统负载和需求灵活地调整对象池的大小
