"8应用 7:一毛不拔 —— 漏斗限流(1)\n\n本文主要介绍了漏斗限流算法,一种常见的流量控制策略。漏斗限流的思想来源于实际的物理漏斗,通过模拟漏斗的填充和排水过程来限制系统的处理速度。文中配以示意图帮助理解,并提供了简单的Python代码实现。\n\n漏斗限流的工作原理如下:\n\n1. 漏斗有一个固定的容量,表示系统允许的最大行为数量或请求量。\n2. 漏斗有一个漏嘴,代表系统处理请求的速度,即最大允许频率。\n3. 当向漏斗内填充(模拟请求到来)时,如果漏斗未满,请求会被接受;若漏斗已满,新请求会被阻塞,直到漏斗内的空间被释放出来。\n4. 漏斗会随着时间自然‘漏水’,即系统逐渐处理掉一部分请求,腾出空间供新的请求进入。\n5. 漏嘴的流水速率决定了系统处理请求的速率,若该速率大于填充速率,漏斗永远不会满;反之,若处理速率小于填充速率,漏斗一旦满载,新的请求必须等待。\n\n下面是一个基于Python的单机漏斗算法实现:\n\n```py\n#coding:utf8\nimport time\nclass Funnel(object):\n def __init__(self, capacity, leaking_rate):\n self.capacity = capacity # 漏斗容量\n self.leaking_rate = leaking_rate # 漏嘴流水速率\n self.left_quota = capacity # 漏斗剩余空间\n self.leaking_ts = time.time() # 上一次漏水时间\n\n def make_space(self):\n now_ts = time.time()\n delta_ts = now_ts - self.leaking_ts # 距离上一次漏水过去了多久\n delta_quota = delta_ts * self.leaking_rate # 又可以腾出不少空间了\n if delta_quota < 1: # 腾的空间太少,那就等下次吧\n return\n self.left_quota += delta_quota # 增加剩余空间\n self.leaking_ts = now_ts # 记录漏水时间\n if self.left_quota > self.capacity: # 剩余空间不得高于容量\n self.left_quota = self.capacity\n\n def watering(self, q)\n```\n\n在上述代码中,`Funnel`类定义了一个漏斗对象,初始化时设定容量和漏水速率。`make_space`方法模拟漏水过程,根据时间差计算可腾出的空间,并更新漏斗状态。`watering`方法模拟填充漏斗,检查是否还有剩余空间接收新的请求。\n\n漏斗限流常用于保护系统免受高并发请求的冲击,确保服务的稳定性和响应时间。这种限流方式简单直观,适用于对流量控制有明确上限和稳定处理能力的场景。在分布式系统中,可以通过多个漏斗实例协同工作,实现更复杂的限流策略,例如全局限流、接口级别的限流等。\n\n在实际应用中,漏斗限流可以与其他流量控制技术如滑动窗口限流、令牌桶限流等结合使用,以更好地应对各种流量模式和系统需求。此外,现代微服务框架和中间件(如Spring Cloud、Hystrix、Envoy等)通常内置了限流机制,可以方便地配置和使用漏斗限流算法。\n\n漏斗限流是一种实用的流量控制手段,能够有效地防止系统过载,保障服务的健壮性。了解和掌握这种算法对于构建高可用的分布式系统至关重要。"
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