ASP.NET?Core中間件實現限流的代碼
一、限流算法
在高并發(fā)系統(tǒng)中，有三把利器用來保護系統(tǒng)：緩存、降級和限流。
本文主要是介紹限流，限流算法主要有以下三種：
1.計數器算法
- 固定窗口
- 滑動窗口
2.令牌桶算法
3.漏桶算法
1.計數器算法
1.1 固定窗口算法
計數器算法是限流算法里最簡單也是最容易實現的一種算法。比如我們規(guī)定，對于A接口來說，我們1分鐘的訪問次數不能超過100個。那么我們可以這么做：在一開 始的時候，我們可以設置一個計數器counter，每當一個請求過來的時候，counter就加1，如果counter的值大于100并且該請求與第一個 請求的間隔時間還在1分鐘之內，那么說明請求數過多；如果該請求與第一個請求的間隔時間大于1分鐘，且counter的值還在限流范圍內，那么就重置 counter。
java中的具體實現如下：
public class CounterTest {
public long timeStamp = getNowTime();
public int reqCount = 0;
public final int limit = 100; // 時間窗口內最大請求數
public final long interval = 1000; // 時間窗口ms
public boolean grant() {
long now = getNowTime();
if (now < timeStamp + interval) {
// 在時間窗口內
reqCount++;
// 判斷當前時間窗口內是否超過最大請求控制數
return reqCount <= limit;
} else {
timeStamp = now;
// 超時后重置
reqCount = 1;
return true;
}
}
public long getNowTime() {
return System.currentTimeMillis();
}
}.NET Core中的具體實現如下：
AspNetCoreRateLimit是目前ASP.NET Core下最常用的限流解決方案，AspNetCoreRateLimit的源碼實現是固定窗口算法如下：
var entry = await _counterStore.GetAsync(counterId, cancellationToken);
if (entry.HasValue)
{
// entry has not expired
if (entry.Value.Timestamp + rule.PeriodTimespan.Value >= DateTime.UtcNow)
{
// increment request count
var totalCount = entry.Value.Count + _config.RateIncrementer?.Invoke() ?? 1;
// deep copy
counter = new RateLimitCounter
{
Timestamp = entry.Value.Timestamp,
Count = totalCount
};
}
}固定窗口算法缺點
從上圖中我們可以看到，假設有一個惡意用戶，他在0:59時，瞬間發(fā)送了100個請求，并且1:00又瞬間發(fā)送了100個請求，那么其實這個用戶在 1秒里面，瞬間發(fā)送了200個請求。我們剛才規(guī)定的是1分鐘最多100個請求，也就是每秒鐘最多1.7個請求，用戶通過在時間窗口的重置節(jié)點處突發(fā)請求， 可以瞬間超過我們的速率限制。用戶有可能通過算法的這個漏洞，瞬間壓垮我們的應用。
1.2 滑動窗口算法
滑動窗口類似于固定窗口算法，但它通過將前一個窗口中的加權計數添加到當前窗口中的計數來計算估計數，如果估計數超過計數限制，則請求將被阻止。
具體公式如下：
估計數 = 前一窗口計數 * (1 - 當前窗口經過時間 / 單位時間) + 當前窗口計數
窗口[00:00, 00:01)中有9個請求，窗口[00:01, 00:02)中有5個請求。對于01:15到達的請求，即窗口[00:01, 00:02)的25%位置，通過公式計算請求計數：9 x (1 - 25%) + 5 = 11.75 > 10. 因此我們拒絕此請求。
即使兩個窗口都沒有超過限制，請求也會被拒絕，因為前一個和當前窗口的加權和確實超過了限制。
2.令牌桶算法
令牌桶算法是比較常見的限流算法之一，大概描述如下：
1）所有的請求在處理之前都需要拿到一個可用的令牌才會被處理；
2）根據限流大小，設置按照一定的速率往桶里添加令牌；
3）桶設置最大的放置令牌限制，當桶滿時、新添加的令牌就被丟棄或者拒絕；
4）請求達到后首先要獲取令牌桶中的令牌，拿著令牌才可以進行其他的業(yè)務邏輯，處理完業(yè)務邏輯之后，將令牌直接刪除；
5）令牌桶有最低限額，當桶中的令牌達到最低限額的時候，請求處理完之后將不會刪除令牌，以此保證足夠的限流；
3.漏桶算法
漏桶算法其實很簡單，可以粗略的認為就是注水漏水過程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，當水超過桶流量則丟棄，因為桶容量是不變的，保證了整體的速率。
二、ASP.NET Core中間件實現限流
1.中間件代碼
public class SlidingWindow
{
private readonly object _syncObject = new object();
private readonly int _requestIntervalSeconds;
private readonly int _requestLimit;
private DateTime _windowStartTime;
private int _prevRequestCount;
private int _requestCount;
public SlidingWindow(int requestLimit, int requestIntervalSeconds)
{
_windowStartTime = DateTime.Now;
_requestLimit = requestLimit;
_requestIntervalSeconds = requestIntervalSeconds;
}
public bool PassRequest()
lock (_syncObject)
{
var currentTime = DateTime.Now;
var elapsedSeconds = (currentTime - _windowStartTime).TotalSeconds;
if (elapsedSeconds >= _requestIntervalSeconds * 2)
{
_windowStartTime = currentTime;
_prevRequestCount = 0;
_requestCount = 0;
elapsedSeconds = 0;
}
else if (elapsedSeconds >= _requestIntervalSeconds)
_windowStartTime = _windowStartTime.AddSeconds(_requestIntervalSeconds);
_prevRequestCount = _requestCount;
elapsedSeconds = (currentTime - _windowStartTime).TotalSeconds;
}
var requestCount = _prevRequestCount * (1 - elapsedSeconds / _requestIntervalSeconds) + _requestCount + 1;
if (requestCount <= _requestLimit)
_requestCount++;
return true;
}
return false;
}如果最近的2次請求相距2個窗口時間，則可以認為前一窗口計數為0，重新開始計數。
public class RateLimitMiddleware : IMiddleware
{
private readonly SlidingWindow _window;
public RateLimitMiddleware()
{
_window = new SlidingWindow(10, 60);
}
public async Task InvokeAsync(HttpContext context, RequestDelegate next)
{
if (!_window.PassRequest())
{
context.SetEndpoint(new Endpoint((context) =>
{
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status403Forbidden;
return Task.CompletedTask;
},
EndpointMetadataCollection.Empty,
"限流"));
}
await next(context);
}
}
2.在管道中的使用
需要注意的是，我們注冊Middleware時，必須使用單例模式，保證所有請求通過同一SlidingWindow計數：
services.AddSingleton<RateLimitMiddleware>();
到此這篇關于ASP.NET Core中間件-限流的文章就介紹到這了,更多相關ASP.NET Core中間件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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