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Sentinel是阿里推出的一个流量控制平台,原理是在访问web应用时,在web引用内部会有一个拦截器,这个拦截器会对请求的url进行拦截,并将拦截到的请求读取到sentinel控制台,从而对web应用设置相应的流控规则,之后基于这个流控规则对流量进行限流操作。
计数器算法是限流算法中最简单也最容易实现的算法。它使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略。下一周期开始,清零重新计数。
举个例子,一个接口在1s内的负载限值为100,开始时设定一个计数器count=0,来一个请求count+1,1min内count<=100就能正常访问,count>100的请求就会被拒绝。
计数器算法的弊端在于只有最开始的100个请求能被访问,其余在限制时间内都不能访问。也就是突刺现象。这时就可以用滑动窗口算法解决这个问题。
突刺现象是指在一定时间内的一小段时间内就用完了所有资源,后大部分时间中无资源可用。
滑动窗口算法也是Sentinel的默认算法。滑动窗口算法是将时间周期分为n个小周期,分别记录每个小周期内的访问次数 ,并且根据时间滑动删除过期的小周期。
如下图,假设时间周期为1min,将1min再分割成2个小周期,统计每个小周期的访问数量,则可以看到,第一个时间周期内访问数量为75,第二个时间周期内访问数量为100,超过100的数量被限流掉了。
由此可见,当滑动窗口格子划分得越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就越精确。可以很好的解决固定窗口的流动问题。
漏桶算法是将访问请求放入漏桶中,当请求达到限流值,则进行丢弃(触发限流策略)。无论有多少请求,请求的速率有多大,都按照固定的速率流出,对应到系统中就是按照固定的速率处理请求。超过漏桶容量的直接抛弃。
令牌桶其实和漏桶的原理类似,令牌桶按固定的速率往桶里放入令牌,并且只要能从桶里取出令牌就能通过,令牌桶支持突发流量的快速处理。
优点:分布式中实现难度低
缺点:不能平滑限流,存在临界问题,前一个周期的最后几秒和下一个周期的开始几秒时间段内访问量很大但没超过周期量计数量时,但短时间请求量依旧很高。
5.2 令牌桶和漏桶区别
主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率,而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输速率外,还允许某种程度的突发传输。在“令牌桶算法”中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量。
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