剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法

------ 本文是学习算法的笔记，《数据结构与算法之美》，极客时间的课程 ------

微服务简单点说，就是把复杂的大应用，解耦拆分成几个小的应用。这样的好处很多，比如，有利于团队组织架构的拆分，毕竟团队越大协作的难度越大；每个应用也可能独立运维，独立扩容，独立上线，各个应用之间互不影响。

不过，有利就有弊，大应用拆分之后，服务之间的调用关系就变得更复杂，平台整体熵升高，出错的概率、debug问题难度都高了好几个数量级。所以，为了解决这些问题，服务治理便成了微服务的一个技术重点。

所谓服务治理，简单点讲，就是管理微服务，保证平台整体正常、平稳地运行。服务治理涉及的内容比较多，比如鉴权、限流、降级、熔断、监控警告等等。这些服务治理功能的实现，底层依赖大量的数据结构和算法。

鉴权前景介绍

假设我们有一个微服务叫用户服务（User Service）。它提供很多用户相关的接口，比如获取用户信息、注册、登录等，给公司内部的其他应用使用。但并不是公司内部所有应用，都可以访问这个用户服务，也并不是每个有访问权限的应用，都可以访问用户服务的所有接口。

我举个例子，如下图，这里面，只有A、B、C、D四个应用可以访问用户服务，并且，每个应用只能访问用户服务的部分接口。
要实现接口鉴权功能，我们需要事先将应用对接口的访问权限规则设置好。当某个应用访问其中一个接口的时候，我们就可能拿应用的请求URL，在规则中进行匹配。如果成功，就说明允许访问；如果没有可以匹配的规则，那就说明这个应用没有这个访问权限，我们就拒绝服务。

如何实现快速鉴权

接口的格式有很多，有类似 Dubbo 这样的 RPC 接口，了有类似 Spring Cloud 这样的 HTTP 接口。不同的接口的鉴权实现方式是类似的，这里主要拿 HTTP 接口来讲解。

鉴权的原理比较简单、好理解。那具体来实现层面，我们该用什么数据结构来存储规则呢？用户请求URL 在规则中快速匹配，又该用什么样的算法呢？

实际上，不同的规则和匹配模式，对应的数据结构和匹配算法也是不一样的。所以，关于这个问题，细化为三个更加详细的需求来讲解。

1. 如何实现精确匹配规则？

我们先来看最简单的一种匹配模式。只有当请求URL跟中配置的某个接口精确匹配时，这个请求才会被接受、处理。
不同的应用对应不同的规则集合。我们可以采用散列表来存储这种对应关系。

针对这种匹配模式，我们可以将每个应用对应的权限规则，存储在一个字符串数组中。当用户请求到来时，我们拿用户的请求 URL，在这个字符串数组中逐一匹配，匹配的算法就是我们之前学过的字符串匹配算法（比如 KMP、BM、BF等）

规则不会经常变动，所以，为了加快匹配速度，我们可以按字符串在大小给规则排序，把它组织成有序数组这种数据结构。当要查找某个 URL 能否匹配其中某条规则的时候，我们可以优胜二分查找算法，在有序数组中进行匹配。

而二分查找算法的时间复杂度是 O(logn)（n 表示规则的个数），这比起时间复杂度是 O(n)的顺序遍历快了很多。对于规则中接口长度比较长，并且鉴权功能调整调用量非常大的情况，这种优化方法带来的性能提升还是非常可观的。

2. 如何实现前缀匹配规则？

我们再来看一种稍微复杂的匹配模式。只要某条规则可以匹配请求 URL 的前缀，我们就说这条规则能够跟这个请求 URL 匹配。
不同的应用对应不同的规则集合。我们采用散列表来存储这种对应关系。这里着重说下，每个应用的规则集合，最适合用什么样的数据结构来存储。

在Trie 树那节，我们讲过，Trie 树非常适合用来做前缀匹配。所以，针对这个需求，我们可以将每个用户的规则集合，组织成 Trie 树这种数据结构。

不过，Trie 树中的每个节点不是存储单个字符，而是存储接口被 “/” 分割之后的子目录（比如“/user/name”被分割为 “user”，“name”两个子目录）。因为规则并不会经常变动，所以，在 Trie 树中，我们可以把每个节点的子节点们，组织成有序数组这种数据结构。当在匹配的过程中，我们可以利用二分查找算法，决定从一个节点应该跳到哪一个子节点。
3. 如何实现模糊匹配规则？

如果我们的规则更加复杂，规则中包含通配符，比如 “**” 表示匹配任意多个子目录，“*” 表示匹配任意一个子目录。只要用户请求 URL可以跟某条规则模糊匹配，我们就说这条规则适用于这个请求。
不同的应用对应不同的规则集合。我们仍采用散列表存储这种对应关系。我们着重看下，每个用户对应的规则集合，该用什么数据结构来存储？针对这种包含通配符的模糊匹配，我们又该使用什么算法来实现呢？

在回溯算法那节里，正则表达式的例子。我们采用回溯算法，拿请求 URL跟每条规则逐一进行模糊匹配。不过，这个解决思路的时间复杂度是非常高的。我们需要拿每一个规则，跟请求 URL 匹配一遍。但实际上，并不是每条规则都包含通配符。我们可以把不含通配符的规则和含有通配符的规则分开处理。

把不含通配符的规则，组织成有序数组或者 Trie 树（具体组织成什么结构，视具体的需求而定，是精确匹配，就组织成有序数组，是前缀匹配，就组织成 Trie 树），而这一部分是非常高效。剩下的是少数包含通配符的规则，我们只要把它们简单的存储在一个数组中就可以了。尽管匹配越来比较慢，但毕竟这种规则比较少，所以这种方法也是可以接受的。

当接收到一个请求 URL 之后，我们可以先在不包含通配符的有序数组或者 Trie 树中查找。如果能够匹配，就不需要继续在通配符规则中匹配了；如果不能匹配，就继续在通配符规则中查找匹配。

如何实现精准限流

最简单的限流算法叫固定时间窗口限流算法。这咱算法是如何工作的呢？首先我们需要选定一个时间起点，之后每当有接口请求到来，我们就将计数器加一。如果在当前窗口内，根据限流规则（比如每秒最大允许 100 次访问请求），出现累加访问次数超过限流值的情况时，我们就拒绝后续访问请求。当进入下一个窗口之后，计数器清零重新计数。
这种基于固定时间窗口的限流算法的缺点是，限流过于粗略，无法应对两个时间窗口临界时间的突发流量。这是怎么回事呢？

假设我们的限流规则是，每秒钟不能超过100次接口请求。第一个1s时间窗口内，100次接口请求都集中在最后10ms 内。在第二个 1s 的时间窗口内，100次接口请求都集中在最开始的 10ms 内。虽然两个时间窗口流量都符合限流要求，但在两个时间窗口临界的 20 ms 内，会集中有200次接口请求。固定时间窗口限流算法并不能对这种情况做限制，所以，集中在这 20ms 内的 200 次请求就有可能压垮系统。
为了解决这个问题，我们可以对固定时间窗口限流算法稍加改造。我们可以限制任意时间窗口（比如 1s）内，接口数都不能超过某个阈值（比如 100次）。因此，相对于固定时间窗口限流算法，这个算法叫滑动时间窗口限流算法 。

流量经过滑动时间窗口限流算法整形之后，可以保证任意一个 1s 的时间窗口内，都不会超过最大允许的限流值，从流量曲线来看会更加平滑。

我们假设限流规则是，在任意 1s 内，接口的请求次数都不能大于 K 次。我们就可以维一个大小为 K+1 的循环队列，用来记录 1s 内到来的请求。注意，这里循环队列的大小等于限流次数加一，因为循环队列存储数据时会浪费一个存储单元。

当有新的请求到来时， 我们将与这个新请求的时间间隔超过 1s 的请求，从队列中删除。然后，我们再来看看循环队列中是否有空闲位置。如果有，则把新的请求存储在队列的尾部（tail 指针所指的位置）；如果没有，则说明这1秒内的请求次数已经超过了限流值 K，所以这个请求被拒绝服务。

下图的例子中，限流规则是，任意1内，接口的请求次数不能大于6次。

即便滑动时间窗口限流算法可以保证任意时间窗口内，接口请求次数不会超过最大限流值，但是仍然不能防止，在细时间粒度上访问过于集中的问题。

比如刚刚举的那个例子，第一个 1s 的时间窗口内，100次请求集中在最后 10ms中，也就是说，基于时间窗口的限流算法，不管是固定时间窗口还是滑动时间窗口，只能在选定的时间粒度上限流，对选定时间粒度内的更加细粒度的访问频率不做限制。

总结引申

关于鉴权，我们讲了三种不同的规则匹配模式，不管是哪种匹配模式，我们都可以用散列表来存储不同应用对应的不同规则集合。对于每个应用的规则集合的存储，三种匹配模式使用不同的数据结构。

对于第一种精确匹配模式，我们利用有序数组来存储每个应用的规则集合，并且通过二分查找和字符串匹配算法，来匹配请求 URL 与规则。对于第二种前缀匹配模式，我们利用 Trie 树来存储每个应用的规则集合。对于第三种模糊匹配模式，我们采用普通的数组来存储包含通配符的规则，通过回溯算法，来进行请求URL与规则的匹配。

关于限流，我们讲了两种限流算法，第一种是固定时间窗口限流算法，第二种是滑动时间窗口限流算法。对于滑动时间窗口限流算法，我们用了循环队列来实现。比起固定时间窗口限流算法，它对流量整形效果更好，流量更加平滑。