源码分析Dubbo tps过滤器器实现原理

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本文将重点分析一下dubbo限流的另外一个方式,tps过滤器。
@Activate(group = Constants.PROVIDER, value = Constants.TPS_LIMIT_RATE_KEY)

  • 过滤器作用 服务调用tps过滤器

  • 使用场景 对Dubbo服务提供者实现限流(tps)。

  • 阻断条件 当服务调用者超过其TPS时,直接返回rpc exception。

  • 使用场景
    对Dubbo服务提供者实现限流(tps)。

    接下来从源码的角度分析Tps过滤器的实现机制。

    
     1public class TpsLimitFilter implements Filter {
     2    private final TPSLimiter tpsLimiter = new DefaultTPSLimiter();
     3    @Override
     4    public Result invoke(Invoker? invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
     5        if (!tpsLimiter.isAllowable(invoker.getUrl(), invocation)) {  
     6            throw new RpcException(
     7                    "Failed to invoke service "  +  invoker.getInterface().getName() +  "." + invocation.getMethodName() + " because exceed max service tps.");
     8        }
     9        return invoker.invoke(invocation);
    10    }
    11}
    

    tps limit 生效的条件是,服务提供者的url中包含了tps=””这个属性,默认TPS统计时长为1分钟,表示如果在1分钟之内的调用次数超过配置的tps,则阻断本次RPC服务调用。

    其TPS控制代码主要由DefaultTPSLimiter实现。

    
     1public class DefaultTPSLimiter implements TPSLimiter {
     2    private final ConcurrentMapString, StatItem stats = new ConcurrentHashMapString, StatItem();
     3    @Override
     4    public boolean isAllowable(URL url, Invocation invocation) {
     5        int rate = url.getParameter(Constants.TPS_LIMIT_RATE_KEY, -1);    // @1
     6        long interval = url.getParameter(Constants.TPS_LIMIT_INTERVAL_KEY,
     7                Constants.DEFAULT_TPS_LIMIT_INTERVAL);                         
     8        String serviceKey = url.getServiceKey();                                            // @2
     9        if (rate  0) {
    10            StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
    11            if (statItem == null) {
    12                stats.putIfAbsent(serviceKey,
    13                        new StatItem(serviceKey, rate, interval));
    14                statItem = stats.get(serviceKey);
    15            }
    16            return statItem.isAllowable();                                                     // @3
    17        } else {
    18            StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
    19            if (statItem != null) {
    20                stats.remove(serviceKey);
    21            }
    22        }
    23
    24        return true;
    25    }
    26}
    

    代码@1:获取服务提供者url中的参数tps、tps.interval属性。

    代码@2:获取服务key,并创建或获取对应的StatItem。

    代码@3:调用StatItem的isAllowable()方法来判断是否可用。

    StatItem#isAllowable

    
     1public boolean isAllowable() {
     2        long now = System.currentTimeMillis();
     3        if (now  lastResetTime + interval) {    // @1
     4            token.set(rate);
     5            lastResetTime = now;
     6        }
     7
     8        int value = token.get();   
     9        boolean flag = false;
    10        while (value  0 && !flag) {     // @2
    11            flag = token.compareAndSet(value, value - 1);  
    12            value = token.get();
    13        }
    14        return flag;
    15    }
    

    该类的核心思想:是漏桶算法。
    代码@1:如果当前时间大于(上一次刷新时间+统计间隔),重新复位token为rate,表示重新生成一批token。

    代码@2:每使用一次,消耗一个token,如果能成功消耗一个token则返回true,如果没有可消耗的token,则直接返回false。

    Tps过滤器的实现原理其实比较简单,大家可以从这里体会到ConcurrentHashMap、漏桶算法的简易实现。

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