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软件技术架构：做一个“靠谱”的系统

如果“高并发”是为了让系统变得“有效率”，可以抵抗大规模用户访问，那限流与熔断就是为了让系统变得“更靠谱”。靠谱包括了高可用性、稳定性、可靠性，做一个“靠谱”的系统需要从很多方面着手，本文着重与大家探讨“限流”与“熔断”。

软件技术架构：做一个“靠谱”的系统

限流在日常生活中很常见，景点限流、早晚高峰限流等。对应到计算机中，比如要办活动、秒杀等，通常会限流。限流可以分为技术层面的限流和业务层面的限流。技术层面的限流比较通用，各种业务场景都可以用到；业务层面的限流需要根据具体的业务场景做开发。

（1）技术层面的限流。一种是限制并发数，也就是根据系统的最大资源量进行限制，比如数据库连接池、线程池、Nginx的limit_conn模块；另一种是限制速率（QPS），比如Guava的RateLimiter、Nginx的limit_req模块。

限制速率的这种方式对于服务的接口调用非常有用。比如通过压力测试可以知道服务的QPS是2000，就可以限流为2000QPS。当调用方的并发量超过了这个数字，会直接拒绝提供服务。这样一来，即使突然有大量的请求进来，服务也不会被压垮，虽然部分请求被拒绝了，但保证了其他的服务可以正常处理。一般成熟的RPC框架都有相应的配置，可以对每个接口进行限流，不需要业务人员自己开发。

（2）业务层面的限流。比如在秒杀系统中，一个商品的库存只有100件，现在有2万人抢购，没有必要放2万个人进来，只需要放前500个人进来，后面的人直接返回已售完即可。

针对这种业务场景，可以做一个限流系统，或者叫售卖的资格系统（票据系统），票据系统里面存放了500张票据，每来一个人，领一张票据。领到票据的人再进入后面的业务系统进行抢购；对于领不到票据的人，则返回已售完。

在具体实现上，有团队使用Redis，也有团队直接基于Nginx + Lua脚本来实现，两者的思路类似。

（3）限流算法。限制并发数的计算原理很简单，系统只需要维护正在使用的资源数或空闲数，比如数据库的连接数、线程池的线程数。限制速率的算法稍微复杂，常用的有漏桶算法和令牌桶算法，下面详细介绍。

▊ 漏桶算法

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漏桶的容量是固定的，流出的速率是恒定的；

•流入的速率是任意的；

•如果桶是空的，则不需流出；

•如果流入数据包超出了桶的容量，则流入的数据包溢出了（被丢弃），而漏桶容量不变。

▊ 令牌桶算法

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令牌桶的容量也是固定的，向里流入令牌的速率是恒定的；

•当令牌桶满时，新加入的令牌会被丢弃

•当一个请求到达之后，从桶中取出一个令牌。如果能取到令牌，则该请求将被处理；

•如果取不到令牌，则该请求要么被丢弃，要么排队。

对比两个算法会发现，二者的原理刚好相反，一个是流出速率保持恒定，一个是流入速率保持恒定。二者的用途有一定差别：令牌桶限制的是平均流入速率，而不是瞬时速率，因为可能出现一段时间没有请求进来，令牌桶里塞满了令牌，然后短时间内突发流量过来，一瞬间（可以认为是同时）从桶里拿几个令牌出来；漏桶有点类似消息队列，起到了削峰的作用，平滑了突发流入速率。

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当电路发生短路、温度升高，可能烧毁整个电路的时候，保险丝会自动熔断，切断电路，从而保护整个电路系统。

在计算机系统中，也有类似设计保险丝的思路。熔断有两种策略：一种是根据请求失败率，一种是根据请求响应时间。

（1）根据请求失败率做熔断。对于客户端调用的某个服务，如果服务在短时间内大量超时或抛错，则客户端直接开启熔断，也就是不再调用此服务。然后过一段时间，再把熔断打开，如果还不行，则继续开启熔断。这也正是经常提到的“快速失败（Fail Fast）”原则。

以Hystrix为例，它有几个参数来配置熔断器的策略：

circuitBreaker.requestVolumeThreshold     //滑动窗口的大小，默认为20
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds //过多长时间，熔断器再次检测是否开启，默认为5000，即5s
circuitBreaker.errorThresholdPercentage  //失败率，默认为50%

三个参数放在一起，所表达的意思是：每20个请求中，有50%失败时，熔断器就会打开，此时再调用此服务，将会直接返回失败，不再调用远程服务。直到5s之后，重新检测该触发条件，判断是否把熔断器关闭，或者继续打开。

（2）根据请求响应时间做熔断。除了根据请求失败率做熔断，阿里巴巴公司的Sentinel还提供了另外一种思路：根据请求响应时间做熔断。当资源的平均响应时间超过阈值后，资源进入准降级状态。接下来如果持续进入5个请求，且它们的RT持续超过该阈值，那么在接下来的时间窗口内，对这个方法的调用都会自动地返回。代码样例如下：

DegradeRule rule = new DegradeRule();
rule.setResource(“xxx”);
rule.setCount(50);
rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT);
rule.setTimeWindow(5000);

样例中的时间单位是ms，意思是当平均响应时间大于50ms，并且接下来持续5个请求的RT都超过50ms时，熔断将开启。5000ms之后，熔断将再次关闭。

与限流进行对比会发现：限流是服务端，根据其能力上限设置一个过载保护；而熔断是调用端对自己做的一个保护。

注意：能熔断的服务肯定不是核心链路上的必选服务。如果是的话，则服务如果超时或者宕机，前端就不能用了，而不是熔断。所以，说熔断其实也是降级的一种方式。

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