微服务框架 SpringCloud微服务架构 微服务面试篇 54 微服务篇 54.8 Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

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微服务面试篇

54 微服务篇

54.8 Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

54.8.1 限流与常见 限流算法

限流：对应用服务器的请求做限制，避免因过多请求而导致服务器过载甚至宕机。

限流算法常见的包括两种：

1. 计数器算法，又包括窗口计数器算法、滑动窗口计数器算法

2. 令牌桶算法（Token Bucket）

3. 漏桶算法(Leaky Bucket)

54.8.2 固定窗口计数器算法

固定窗口计数器算法概念如下：

• 将时间划分为多个窗口，窗口时间跨度称为Interval (中文意思：间隔)，本例中为1000ms；

像下面这样

横坐标 → 时间，单位 ms

划分成窗口

纵坐标可以理解为 QPS 值，即每秒的请求数

• 每个窗口维护一个计数器，每有一次请求就将计数器加一，限流就是设置计数器阈值，本例为3

QPS 超过3 ，就相当于超过 阈值 了

• 如果计数器超过了限流阈值，则超出阈值的请求都被丢弃。

每个窗口分别 统计

这个样子 有些问题

这样就相当于这一秒钟 内 ，通过了 6 个请求，这样就很容易导致 服务宕机，因为在1 秒内已经超出阈值 了

【这个就是 固定窗口，但其实真正的时间是没有界限 的】

54.8.3 滑动窗口计数器算法

滑动窗口计数器算法会将一个窗口划分为n个更小的区间，例如

• 窗口时间跨度Interval为1秒；区间数量 n = 2 ，则每个小区间时间跨度为500ms

这个时候就 相当于出现 了那么一些 更小 的区间

但这可不是 窗口，这只是 时间区间

• 限流阈值依然为3，时间窗口（1秒）内请求超过阈值时，超出的请求被限流
• 窗口会根据当前请求所在时间（currentTime）移动，窗口范围是从（currentTime-Interval）之后的第一个时区开始，到currentTime所在时区结束。

【举个栗子】

200 ms、 400 ms、900 ms 来的，所以前两个肯定在第一个时间区间，第三个请求 在第二个 时间区间

现在的滑动窗口 范围，是从当前时间 900ms， 900 - 1000 = -100，即从第一个 时区开始，到900 所在的时区【即前两个】

如果请求 当前时间为1250ms

滑动窗口 就是这个样子

计算这个范围内 总的请求量

这样就解决了固定 窗口的问题

但还是有有问题的 情况，比如下面这样

1250 - 2100 确实是 < 1s ，但是有4 个请求，但是滑动窗口 却只有两个，意思就是已经超出阈值了，但是并没有发现，这样就出事儿了

其实也可以通过把 窗口划分得更细，来解决。。

即窗口划分得越细，限流的效果就越准确【但是始终会出现“ 碰巧情况”，就是达不到 绝对准确】

54.8.4 令牌桶算法

令牌桶算法说明：

一个桶， 里面可以存储令牌

而且这个令牌是以固定速率 去生成 的

• 以固定的速率【“限流的值”】生成令牌，存入令牌桶中，如果令牌桶满了以后，多余令牌丢弃【即桶中令牌的数量不会超过 “阈值”】

• 请求进入后，必须先尝试从桶中获取令牌，获取到令牌后才可以被处理

“要过是吧，先拿令牌”

拿到令牌了 ，OK，放行

• 如果令牌桶中没有令牌，则请求等待或丢弃

但是还是有个 “问题”，思考这样一个情况

如果每秒钟生成 5 个令牌，第1 秒钟生产 了5 个令牌进桶，但是第一秒内，一个请求也没有，这5 个令牌就会存起来，OK，第2 秒钟， 突然来了 10个请求

这样的话，前 5个请求瞬间就过去了，然后第2 秒还会生成 5个令牌，所以第二秒内， 10 个请求全过去了

好家伙， 这样就 超出阈值 了

• 问题：超出了阈值
• 优势：能 应对突发请求

54.8.5 漏桶算法

漏桶算法说明：

一个存请求的桶

• 将每个请求视作"水滴"放入"漏桶"进行存储；

• "漏桶"以固定速率向外"漏"出请求来执行，如果"漏桶"空了则停止"漏水”；

• 如果"漏桶"满了则多余的"水滴"会被直接丢弃。

• 可以理解成请求在桶内排队等待

• 优势：可以应对突发请求

• 相对于 令牌桶 更加平滑

Sentinel在实现漏桶时，采用了排队等待模式：

让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。并发的多个请求必须等待，预期的等待时长 =最近一次请求的预期等待时间 + 允许的间隔。如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。

例如：QPS = 5，意味着每200ms处理一个队列中的请求；timeout = 2000，意味着预期等待超过2000ms的请求会被拒绝并抛出异常

如果同一时刻 第12 个请求也来了，它的预期等待时长 就会超过2000ms，它会被拒绝

令牌桶 和 漏桶对比

54.8.6 限流算法对比

因为计数器算法一般都会采用滑动窗口计数器，所以这里我们对比三种算法：

对比项	滑动时间窗口	令牌桶	漏桶
能否保证流量曲线平滑	不能，但窗口内区间越小，流量控制越平滑	基本能，在请求量持续高于令牌生成速度时，流量平滑。 但请求量在令牌生成速率上下波动时，无法保证曲线平滑	能，所有请求进入桶内，以恒定速率放行，绝对平滑
能否应对突增流量	不能，徒增流量，只要高出限流阈值都会被拒绝。	能，桶内积累的令牌可以应对突增流量	能，请求可以暂存在桶内
流量控制精确度	低，窗口区间越小，精度越高	高	高

OK，现在来回答我们的问题

Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

问题说明：考察对限流算法的掌握情况

难易程度：难

参考话术：

限流算法常见的有三种实现：滑动时间窗口、令牌桶算法、漏桶算法。Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法。

而Sentinel内部却比较复杂：

• 默认限流模式是基于滑动时间窗口算法
• 排队等待的限流模式则基于漏桶算法
• 而热点参数限流则是基于令牌桶算法

此时，如果面试官追问滑动时间窗口、令牌桶、漏桶算法原理，则根据上一节内容来回答。【妙啊】