限流想必大家都不陌生，它是一种控制资源访问速率的策略，用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量，以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。
常见的限流策略有以下几种：
令牌桶算法：基于令牌桶的方式，限制每个单位时间内允许通过的请求量，请求量超出限制的将被拒绝或等待。漏桶算法：基于漏桶的方式，限制系统处理请求的速率，请求速率过快时将被限制或拒绝。计数器算法：通过计数器记录单位时间内的请求次数，并根据设定的阈值进行限制。通过合理的限流策略，可以保护系统免受恶意攻击、突发流量和资源滥用的影响，确保系统稳定和可靠运行。在实际应用中，限流常用于接口防刷、防止 DDoS 攻击、保护关键服务等场景。
1.限流实现在 Java 中，限流的实现方式有很多种，例如以下这些：
单机限流：使用 JUC 下的 Semaphore 限流，或一些常用的框架，例如 Google 的 Guava 框架进行限流，但这种限流方式都是基于 JVM 层面的内存级别的单台机器限流。组件限流：单机限流往往不适用于分布式系统，而分布式系统可以通过组件 Sentinel、Hystrix 对整个集群进行限流。反向代理限流（Nginx 限流）：通常在网关层的上游，我们会使用 Nginx（反向代理）一起来配合使用，也就是用户请求会先到 Nginx（或 Nginx 集群），然后再将请求转发给网关，网关再调用其他的微服务，从而实现整个流程的请求调用，因此 Nginx 限流也是分布式系统中常用的限流手段。2.自适应限流所谓的自适应限流是结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
类似的实现思路还有很多，如，自适应自旋锁、还有 K8S 中根据负载进行动态扩容等。
3.实现思路以 Sentinel 中的自适应限流来说，它的实现思路是用负载（load1）作为启动控制流量的值，而允许通过的流量由处理请求的能力，即请求的响应时间以及当前系统正在处理的请求速率来决定。
为什么要这样设计？
长期以来，系统自适应保护的思路是根据硬指标，即系统的负载 (load1) 来做系统过载保护。当系统负载高于某个阈值，就禁止或者减少流量的进入；当 load 开始好转，则恢复流量的进入。这个思路给我们带来了不可避免的两个问题：
load 是一个“果”，如果根据 load 的情况来调节流量的通过率，那么就始终有延迟性。也就意味着通过率的任何调整，都会过一段时间才能看到效果。当前通过率是使 load 恶化的一个动作，那么也至少要过 1 秒之后才能观测到；同理，如果当前通过率调整是让 load 好转的一个动作，也需要 1 秒之后才能继续调整，这样就浪费了系统的处理能力。所以我们看到的曲线，总是会有抖动。恢复慢。想象一下这样的一个场景（真实），出现了这样一个问题，下游应用不可靠，导致应用 RT 很高，从而 load 到了一个很高的点。过了一段时间之后下游应用恢复了，应用 RT 也相应减少。这个时候，其实应该大幅度增大流量的通过率；但是由于这个时候 load 仍然很高，通过率的恢复仍然不高。TCP BBR 的思想给了我们一个很大的启发。我们应该根据系统能够处理的请求，和允许进来的请求，来做平衡，而不是根据一个间接的指标（系统 load）来做限流。最终我们追求的目标是 在系统不被拖垮的情况下，提高系统的吞吐率，而不是 load 一定要到低于某个阈值。如果我们还是按照固有的思维，超过特定的 load 就禁止流量进入，系统 load 恢复就放开流量，这样做的结果是无论我们怎么调参数，调比例，都是按照果来调节因，都无法取得良好的效果。
所以，Sentinel 在系统自适应限流的做法是，用 load1 作为启动控制流量的值，而允许通过的流量由处理请求的能力，即请求的响应时间以及当前系统正在处理的请求速率来决定。
4.支持规则Sentinel 是从单台机器的总体 Load、RT、入口 QPS 和线程数四个维度监控应用数据，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。
注意：系统规则只对入口流量起作用（调用类型为 EntryType.IN），对出口流量无效。可通过 SphU.entry(res, entryType) 指定调用类型，如果不指定，默认是 EntryType.OUT。
Sentinel 支持以下的阈值规则：
Load（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：当系统 load1 超过阈值，且系统当前的并发线程数超过系统容量时才会触发系统保护。系统容量由系统的 maxQps * minRt 计算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0）。RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。5.设置自适应限流在 Sentinel 中，可以通过系统规则 -> 新增系统规则，设置阈值以实现自适应限流功能，如下图所示：
6.原理分析先用经典图来镇楼:
我们把系统处理请求的过程想象为一个水管，到来的请求是往这个水管灌水，当系统处理顺畅的时候，请求不需要排队，直接从水管中穿过，这个请求的RT是最短的；反之，当请求堆积的时候，那么处理请求的时间则会变为：排队时间 + 最短处理时间。
推论一：如果我们能够保证水管里的水量，能够让水顺畅的流动，则不会增加排队的请求；也就是说，这个时候的系统负载不会进一步恶化。
我们用 T 来表示(水管内部的水量)，用 RT 来表示请求的处理时间，用P来表示进来的请求数，那么一个请求从进入水管道到从水管出来，这个水管会存在 P * RT 个请求。换一句话来说，当 T ≈ QPS * Avg(RT) 的时候，我们可以认为系统的处理能力和允许进入的请求个数达到了平衡，系统的负载不会进一步恶化。
接下来的问题是，水管的水位是可以达到了一个平衡点，但是这个平衡点只能保证水管的水位不再继续增高，但是还面临一个问题，就是在达到平衡点之前，这个水管里已经堆积了多少水。如果之前水管的水已经在一个量级了，那么这个时候系统允许通过的水量可能只能缓慢通过，RT 会大，之前堆积在水管里的水会滞留；反之，如果之前的水管水位偏低，那么又会浪费了系统的处理能力。
推论二：当保持入口的流量使水管出来的流量达到最大值的时候，可以最大利用水管的处理能力。
然而，和 TCP BBR 的不一样的地方在于，还需要用一个系统负载的值（load1）来激发这套机制启动。
注：这种系统自适应算法对于低 load 的请求，它的效果是一个“兜底”的角色。对于不是应用本身造成的 load 高的情况（如其它进程导致的不稳定的情况），效果不明显。
7.实现代码以 Sentinel 官方提供的自适应限流代码为例，我们可以再来了解一下它的具体使用：
/* * Copyright 1999-2018 Alibaba Group Holding Ltd. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */package com.alibaba.csp.sentinel.demo.system;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;import com.alibaba.csp.sentinel.util.TimeUtil;import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;import com.alibaba.csp.sentinel.EntryType;import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;/** * @author jialiang.linjl */public SystemGuardDemo { private static AtomicInteger pass = new AtomicInteger(); private static AtomicInteger block = new AtomicInteger(); private static AtomicInteger total = new AtomicInteger(); private static volatile boolean stop = false; private static final int threadCount = 100; private static int seconds = 60 + 40; public static void main(String[] args) throws Exception { tick(); initSystemRule(); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { Thread entryThread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (true) { Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("methodA", EntryType.IN); pass.incrementAndGet(); try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { // ignore } } catch (BlockException e1) { block.incrementAndGet(); try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { // ignore } } catch (Exception e2) { // biz exception } finally { total.incrementAndGet(); if (entry != null) { entry.exit(); } } } } }); entryThread.setName("working-thread"); entryThread.start(); } } private static void initSystemRule() { SystemRule rule = new SystemRule(); // max load is 3 rule.setHighestSystemLoad(3.0); // max cpu usage is 60% rule.setHighestCpuUsage(0.6); // max avg rt of all request is 10 ms rule.setAvgRt(10); // max total qps is 20 rule.setQps(20); // max parallel working thread is 10 rule.setMaxThread(10); SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); } private static void tick() { Thread timer = new Thread(new TimerTask()); timer.setName("sentinel-timer-task"); timer.start(); } static TimerTask implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println("begin to statistic!!!"); long oldTotal = 0; long oldPass = 0; long oldBlock = 0; while (!stop) { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { } long globalTotal = total.get(); long oneSecondTotal = globalTotal - oldTotal; oldTotal = globalTotal; long globalPass = pass.get(); long oneSecondPass = globalPass - oldPass; oldPass = globalPass; long globalBlock = block.get(); long oneSecondBlock = globalBlock - oldBlock; oldBlock = globalBlock; System.out.println(seconds + ", " + TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:" + oneSecondTotal + ", pass:" + oneSecondPass + ", block:" + oneSecondBlock); if (seconds-- <= 0) { stop = true; } } System.exit(0); } }}课后思考Nginx 是如何实现限流的？它支持自适应限流吗？
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