漏桶算法是限流的四大主流算法之一，其应用场景各种资料中介绍的不多，一般都是说应用在网络流量控制中。这里举两个例子：
1、目前家庭上网都会限制一个固定的带宽，比如100M、200M等，一栋楼有很多的用户，那么运营商怎么保证某些用户没有使用过多的带宽，从而影响到别人呢？这时就可以使用漏桶算法，限制每个用户访问网络的最大带宽，当然实际会比这复杂很多。
2、有一个祖传接口，当时写的时候没有任何保护措施，现在访问量稍微大点就会崩溃，但是代码谁也改不动。这时候也可以用漏桶算法，把这个接口封装一下，将外部请求通过漏桶算法进行整流，再转发给这个接口，此时访问频率不会超过阈值，接口就不会崩溃了。
算法原理
说了这么多，那漏桶算法到底是怎么解决问题的呢？请看下图。
接收到请求后，先把请求放到一个漏桶中，漏桶以恒定的速率漏出请求，然后漏出的请求被处理；如果接收请求的速度过快，导致漏桶满了，则丢弃新的请求。
可以看出，漏桶算法主要是通过恒速的方式输出，给后续数据处理一个稳定的输入。这样它就能应对一定的突发流量，使系统不会因为请求量突增而导致崩溃，只不过是通过增加延迟的方式，会有那么一点浪费资源，这和令牌桶的处理方式不同，关于令牌桶算法可以看这篇文章：ASP.NET Core中使用令牌桶限流。
还有一个不常提及的好处，恒速的输出有时候也可以提升效率，比如一次允许漏出两个请求，则可以将两次处理合并为一次处理，如果每次处理都涉及到网络IO，则合并处理就有机会减少网络IO的开销。
算法实现
这里讲两种实现方法：进程内即内存漏桶算法、基于Redis的漏桶算法。
进程内即内存漏桶算法
这里在请求时计算漏出数量，没有单独的漏出处理，描述的算法稍显复杂，不过只需要增加一点耐心，也很容易理解。
先来定义几个变量：
- 对于漏出速率，用 [每X时间周期Y个] 来表示。X时间周期一般是若干秒、分钟、小时等时间跨度。
- 对于当前时间周期的开始时间用Ts表示，当前时间周期的结束时间用Te表示，当前时间用Ti表示。
- 对于漏桶容量，用Z来表示。
- 对于X时间内的所有请求数量，用N来表示。
当请求到达时，则可以按以下次序处理：
- 如果Ti-Ts<=X，说明还在当前时间周期内，先增加N的值：
比较N和Y，如果N<=Y，则请求无需等待，直接漏出，进入处理阶段；
如果N>Y，则比较N与Y+Z：
如果N<=Y+Z，则请求进入漏桶等待，等待时间为：(math.ceiling((N-Y)/Y)-1)*X+(Te - Ti)，等待结束后漏出，进入处理阶段；
如果N>Y+Z，则请求无法进入漏桶，只能丢弃掉，实现上就是拒绝请求；
- 如果Ti-Ts>X，则需要创建新的时间周期：
计算过去了几个时间周期：Pn=math.ceiling((Ti-Te)/X)；
- 重设Ts和Te的值：Ts=上次的Ts+Pn*X，Te=Ts+X；
- 计算这段时间最大可以漏出的数量：Yo=Pn*Y；
- 计算N的值：N= N-Yo<=0 ? 0: N-Yo；
- 此时符合Ti-Ts<=X，又在当前时间周期内了，再回到上边的步骤依次处理。
基于Redis的漏桶算法
基于Redis也可以实现上述的算法，只不过变量的表示方式换成了Redis KV，算法逻辑还是一样的。
这些操作逻辑可以封装在一个Lua script中，因为Lua script在Redis中执行时也是原子操作，所以Redis的限流计数在分布式部署时天然就是准确的。
应用算法
虽然业务服务中不怎么常用，这里还是以限流组件 FireflySoft.RateLimit 为例，实现ASP.NET Core中的漏桶算法限流。
1、安装Nuget包
有多种安装方式，选择自己喜欢的就行了。
包管理器命令：
Install-Package FireflySoft.RateLimit.AspNetCore
或者.NET命令:
dotnet add package FireflySoft.RateLimit.AspNetCore
或者项目文件直接添加：
2、使用中间件
在Startup中使用中间件，演示代码如下（下边会有详细说明）：
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
...
app.AddRateLimit(new InProcessLeakyBucketAlgorithm(
new[] {
// 三个参数：漏桶的容量、单位时间漏出的数量、漏出的单位时间
new LeakyBucketRule(20,10, TimeSpan.FromSeconds(1))
{
ExtractTarget = context =>
{
// 提取限流目标
return (context as HttpContext).Request.Path.Value;
},
CheckRuleMatching = context =>
{
// 判断当前请求是否需要限流处理
return true;
},
Name="leaky bucket limit rule",
}
})
);
...
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
...
app.UseRateLimit();
...
}
如上需要先注册服务，然后使用中间件。
注册服务的时候需要提供限流算法和对应的规则：
- 这里使用进程内漏桶算法InProcessLeakyBucketAlgorithm，还可以使用RedisLeakyBucketAlgorithm，需要传入一个Redis连接。两种算法都支持同步和异步方法。
- 漏桶的容量是20，单位时间漏出的数量10，漏出的单位时间是1秒。也就是说1秒漏出10个，1秒内超出10个请求就会被延迟处理，加上漏桶的容量，1秒内超出30个请求就会被限流。
- ExtractTarget用于提取限流目标，这里是每个不同的请求Path，可以根据需求从当前请求中提取关键数据，然后设定各种限流目标。如果有IO请求，这里还支持对应的异步方法ExtractTargetAsync。
- CheckRuleMatching用于验证当前请求是否限流，传入的对象也是当前请求，方便提取关键数据进行验证。如果有IO请求，这里还支持对应的异步方法CheckRuleMatchingAsync。
- 默认被限流时会返回HttpStatusCode 429，可以在AddRateLimit时使用可选参数error自定义这个值，以及Http Header和Body中的内容。
基本的使用就是上边例子中的这些了。
如果还是基于传统的.NET Framework，则需要在Application_Start中注册一个消息处理器RateLimitHandler，算法和规则部分都是共用的，具体可以看Github上的使用说明：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit
FireflySoft.RateLimit 是一个基于 .NET Standard 的限流类库，其内核简单轻巧，能够灵活应对各种需求的限流场景。
其主要特点包括：
- 多种限流算法：内置固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四种算法，还可自定义扩展。
- 多种计数存储：目前支持内存、Redis两种存储方式。
- 分布式友好：通过Redis存储支持分布式程序统一计数。
- 限流目标灵活：可以从请求中提取各种数据用于设置限流目标。
- 支持限流惩罚：可以在客户端触发限流后锁定一段时间不允许其访问。
- 动态更改规则：支持程序运行时动态更改限流规则。
- 自定义错误：可以自定义触发限流后的错误码和错误消息。
- 普适性：原则上可以满足任何需要限流的场景。
Github开源地址：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit
到此这篇关于ASP.NET Core中使用漏桶算法限流的文章就介绍到这了,更多相关ASP.NET Core限流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！