一部のメソッドの実行をN秒で最大M回の呼び出しに制限するコンポーネント/クラスが必要です(またはmsかnanosでも構いません)。
つまり、メソッドがN秒のスライディングウィンドウでM回以上実行されないようにする必要があります。
既存のクラスがわからない場合は、ソリューション/アイデアをどのように実装するかを自由に投稿してください。
一部のメソッドの実行をN秒で最大M回の呼び出しに制限するコンポーネント/クラスが必要です(またはmsかnanosでも構いません)。
つまり、メソッドがN秒のスライディングウィンドウでM回以上実行されないようにする必要があります。
既存のクラスがわからない場合は、ソリューション/アイデアをどのように実装するかを自由に投稿してください。
回答:
Mの固定サイズのタイムスタンプのリングバッファーを使用します。メソッドが呼び出されるたびに、最も古いエントリを確認し、それが過去N秒未満の場合は、実行して別のエントリを追加します。それ以外の場合はスリープします。時間差のため。
私にとって最初からうまくいったのは、Google Guava RateLimiterでした。
// Allow one request per second
private RateLimiter throttle = RateLimiter.create(1.0);
private void someMethod() {
throttle.acquire();
// Do something
}
tryAquire()
具体的には、これをで実装できるはずDelayQueue
です。M
Delayed
遅延を最初にゼロに設定したインスタンスでキューを初期化します。メソッドへのリクエストが入ると、take
トークン。これにより、スロットリングの要件が満たされるまでメソッドがブロックされます。トークンが取得されるとadd
、新しいトークンが遅延してキューに追加されますN
。
offer
と配列の増加の可能性があることを意味します)を使用しているため、特に私は好きではありません。他の人にとっては、これで問題ないかもしれません。
上の記事を読むまでのトークンバケットアルゴリズム。基本的に、トークンが入ったバケットがあります。メソッドを実行するたびに、トークンを取得します。トークンがない場合は、トークンを取得するまでブロックします。一方、一定の間隔でトークンを補充する外部アクターがあります。
私はこれを行うためのライブラリー(または同様のもの)を知りません。このロジックをコードに書き込むか、AspectJを使用して動作を追加できます。
分散システム全体で動作するJavaベースのスライディングウィンドウレートリミッターが必要な場合は、https://github.com/mokies/ratelimitjプロジェクトをご覧ください。
IPによるリクエストを1分あたり50に制限するRedisのバックアップ構成は次のようになります。
import com.lambdaworks.redis.RedisClient;
import es.moki.ratelimitj.core.LimitRule;
RedisClient client = RedisClient.create("redis://localhost");
Set<LimitRule> rules = Collections.singleton(LimitRule.of(1, TimeUnit.MINUTES, 50)); // 50 request per minute, per key
RedisRateLimit requestRateLimiter = new RedisRateLimit(client, rules);
boolean overLimit = requestRateLimiter.overLimit("ip:127.0.0.2");
Redis構成の詳細については、https://github.com/mokies/ratelimitj/tree/master/ratelimitj-redisを参照してください。
これはアプリケーションによって異なります。
その場合想像して複数のスレッドがトークンがいくつか行わないしたいグローバル・レート・限られた行動をして許可バーストなし(つまり、あなたは10秒ごとに10回の行動を制限したいが、あなたは10個のアクションが第一、第二に起こり、その後ままにしたくないし9秒停止)。
DelayedQueueには欠点があります。スレッドがトークンを要求する順序は、スレッドが要求を実行する順序とは異なる場合があります。複数のスレッドがトークンを待ってブロックされている場合、次の使用可能なトークンを取得するスレッドが明確ではありません。私の考えでは、スレッドを永久に待機させることもできます。
1つの解決策は、2つの連続するアクションの間に最小の時間間隔を設け、要求されたのと同じ順序でアクションを実行することです。
ここに実装があります:
public class LeakyBucket {
protected float maxRate;
protected long minTime;
//holds time of last action (past or future!)
protected long lastSchedAction = System.currentTimeMillis();
public LeakyBucket(float maxRate) throws Exception {
if(maxRate <= 0.0f) {
throw new Exception("Invalid rate");
}
this.maxRate = maxRate;
this.minTime = (long)(1000.0f / maxRate);
}
public void consume() throws InterruptedException {
long curTime = System.currentTimeMillis();
long timeLeft;
//calculate when can we do the action
synchronized(this) {
timeLeft = lastSchedAction + minTime - curTime;
if(timeLeft > 0) {
lastSchedAction += minTime;
}
else {
lastSchedAction = curTime;
}
}
//If needed, wait for our time
if(timeLeft <= 0) {
return;
}
else {
Thread.sleep(timeLeft);
}
}
}
minTime
ここではどういう意味ですか?それは何をするためのものか?それについて説明できますか?
minTime
トークンが消費されてから次のトークンが消費されるまでに経過する必要がある最小時間です。
あなたが尋ねたものではありませんが、ThreadPoolExecutor
N秒のMリクエストではなくM同時リクエストに制限するように設計されているも役立ちます。
単純なスロットルアルゴリズムを実装しました。このリンクを試してください 。http://krishnaprasadas.blogspot.in/2012/05/throttling-algorithm.html
アルゴリズムの概要、
このアルゴリズムは、Java 遅延キューの機能を利用します。作成遅延(ミリ秒のためにここでは1000 / M予想遅延でオブジェクトをするTimeUnit)。同じオブジェクトを遅延キューに入れると、インターンが移動ウィンドウを提供します。次に、各メソッド呼び出しがキューからオブジェクトを取得する前に、指定された遅延の後でのみ返されるブロッキング呼び出しがあり、メソッド呼び出しの後に、更新された時間(ここでは現在のミリ秒)でオブジェクトをキューに入れることを忘れないでください。 。
ここでは、異なる遅延を持つ複数の遅延オブジェクトを使用することもできます。このアプローチは、高いスループットも提供します。
以下の私の実装は、任意のリクエスト時間精度を処理でき、リクエストごとにO(1)時間の複雑さを持ち、追加のバッファー、たとえばO(1)スペースの複雑さを必要としません。さらに、トークンを解放するバックグラウンドスレッドを必要としません。トークンは、最後のリクエストから経過した時間に従って解放されます。
class RateLimiter {
int limit;
double available;
long interval;
long lastTimeStamp;
RateLimiter(int limit, long interval) {
this.limit = limit;
this.interval = interval;
available = 0;
lastTimeStamp = System.currentTimeMillis();
}
synchronized boolean canAdd() {
long now = System.currentTimeMillis();
// more token are released since last request
available += (now-lastTimeStamp)*1.0/interval*limit;
if (available>limit)
available = limit;
if (available<1)
return false;
else {
available--;
lastTimeStamp = now;
return true;
}
}
}
この簡単なアプローチを試してください:
public class SimpleThrottler {
private static final int T = 1; // min
private static final int N = 345;
private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition newFrame = lock.newCondition();
private volatile boolean currentFrame = true;
public SimpleThrottler() {
handleForGate();
}
/**
* Payload
*/
private void job() {
try {
Thread.sleep(Math.abs(ThreadLocalRandom.current().nextLong(12, 98)));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.err.print(" J. ");
}
public void doJob() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (true) {
int count = 0;
while (count < N && currentFrame) {
job();
count++;
}
newFrame.await();
currentFrame = true;
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void handleForGate() {
Thread handler = new Thread(() -> {
while (true) {
try {
Thread.sleep(1 * 900);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
currentFrame = false;
lock.lock();
try {
newFrame.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
});
handler.start();
}
}
Apache Camelは、次のThrottlerメカニズムもサポートしています。
from("seda:a").throttle(100).asyncDelayed().to("seda:b");
これは、上記のLeakyBucketコードの更新です。これは、1秒あたり1000を超えるリクエストで機能します。
import lombok.SneakyThrows;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
class LeakyBucket {
private long minTimeNano; // sec / billion
private long sched = System.nanoTime();
/**
* Create a rate limiter using the leakybucket alg.
* @param perSec the number of requests per second
*/
public LeakyBucket(double perSec) {
if (perSec <= 0.0) {
throw new RuntimeException("Invalid rate " + perSec);
}
this.minTimeNano = (long) (1_000_000_000.0 / perSec);
}
@SneakyThrows public void consume() {
long curr = System.nanoTime();
long timeLeft;
synchronized (this) {
timeLeft = sched - curr + minTimeNano;
sched += minTimeNano;
}
if (timeLeft <= minTimeNano) {
return;
}
TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(timeLeft);
}
}
上記のユニットテスト:
import com.google.common.base.Stopwatch;
import org.junit.Ignore;
import org.junit.Test;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.IntStream;
public class LeakyBucketTest {
@Test @Ignore public void t() {
double numberPerSec = 10000;
LeakyBucket b = new LeakyBucket(numberPerSec);
Stopwatch w = Stopwatch.createStarted();
IntStream.range(0, (int) (numberPerSec * 5)).parallel().forEach(
x -> b.consume());
System.out.printf("%,d ms%n", w.elapsed(TimeUnit.MILLISECONDS));
}
}
minTimeNano
ここでの意味は何ですか?説明できますか?
これは、シンプルなレートリミッターの少し高度なバージョンです。
/**
* Simple request limiter based on Thread.sleep method.
* Create limiter instance via {@link #create(float)} and call {@link #consume()} before making any request.
* If the limit is exceeded cosume method locks and waits for current call rate to fall down below the limit
*/
public class RequestRateLimiter {
private long minTime;
private long lastSchedAction;
private double avgSpent = 0;
ArrayList<RatePeriod> periods;
@AllArgsConstructor
public static class RatePeriod{
@Getter
private LocalTime start;
@Getter
private LocalTime end;
@Getter
private float maxRate;
}
/**
* Create request limiter with maxRate - maximum number of requests per second
* @param maxRate - maximum number of requests per second
* @return
*/
public static RequestRateLimiter create(float maxRate){
return new RequestRateLimiter(Arrays.asList( new RatePeriod(LocalTime.of(0,0,0),
LocalTime.of(23,59,59), maxRate)));
}
/**
* Create request limiter with ratePeriods calendar - maximum number of requests per second in every period
* @param ratePeriods - rate calendar
* @return
*/
public static RequestRateLimiter create(List<RatePeriod> ratePeriods){
return new RequestRateLimiter(ratePeriods);
}
private void checkArgs(List<RatePeriod> ratePeriods){
for (RatePeriod rp: ratePeriods ){
if ( null == rp || rp.maxRate <= 0.0f || null == rp.start || null == rp.end )
throw new IllegalArgumentException("list contains null or rate is less then zero or period is zero length");
}
}
private float getCurrentRate(){
LocalTime now = LocalTime.now();
for (RatePeriod rp: periods){
if ( now.isAfter( rp.start ) && now.isBefore( rp.end ) )
return rp.maxRate;
}
return Float.MAX_VALUE;
}
private RequestRateLimiter(List<RatePeriod> ratePeriods){
checkArgs(ratePeriods);
periods = new ArrayList<>(ratePeriods.size());
periods.addAll(ratePeriods);
this.minTime = (long)(1000.0f / getCurrentRate());
this.lastSchedAction = System.currentTimeMillis() - minTime;
}
/**
* Call this method before making actual request.
* Method call locks until current rate falls down below the limit
* @throws InterruptedException
*/
public void consume() throws InterruptedException {
long timeLeft;
synchronized(this) {
long curTime = System.currentTimeMillis();
minTime = (long)(1000.0f / getCurrentRate());
timeLeft = lastSchedAction + minTime - curTime;
long timeSpent = curTime - lastSchedAction + timeLeft;
avgSpent = (avgSpent + timeSpent) / 2;
if(timeLeft <= 0) {
lastSchedAction = curTime;
return;
}
lastSchedAction = curTime + timeLeft;
}
Thread.sleep(timeLeft);
}
public synchronized float getCuRate(){
return (float) ( 1000d / avgSpent);
}
}
そしてユニットテスト
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class RequestRateLimiterTest {
@Test(expected = IllegalArgumentException.class)
public void checkSingleThreadZeroRate(){
// Zero rate
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(0);
try {
limiter.consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void checkSingleThreadUnlimitedRate(){
// Unlimited
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(Float.MAX_VALUE);
long started = System.currentTimeMillis();
for ( int i = 0; i < 1000; i++ ){
try {
limiter.consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( ((ended - started) < 1000));
}
@Test
public void rcheckSingleThreadRate(){
// 3 request per minute
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(3f/60f);
long started = System.currentTimeMillis();
for ( int i = 0; i < 3; i++ ){
try {
limiter.consume();
Thread.sleep(20000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( ((ended - started) >= 60000 ) & ((ended - started) < 61000));
}
@Test
public void checkSingleThreadRateLimit(){
// 100 request per second
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(100);
long started = System.currentTimeMillis();
for ( int i = 0; i < 1000; i++ ){
try {
limiter.consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( (ended - started) >= ( 10000 - 100 ));
}
@Test
public void checkMultiThreadedRateLimit(){
// 100 request per second
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(100);
long started = System.currentTimeMillis();
List<Future<?>> tasks = new ArrayList<>(10);
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {
tasks.add( exec.submit(() -> {
for (int i1 = 0; i1 < 100; i1++) {
try {
limiter.consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}) );
}
tasks.stream().forEach( future -> {
try {
future.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( (ended - started) >= ( 10000 - 100 ) );
}
@Test
public void checkMultiThreaded32RateLimit(){
// 0,2 request per second
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(0.2f);
long started = System.currentTimeMillis();
List<Future<?>> tasks = new ArrayList<>(8);
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(8);
for ( int i = 0; i < 8; i++ ) {
tasks.add( exec.submit(() -> {
for (int i1 = 0; i1 < 2; i1++) {
try {
limiter.consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}) );
}
tasks.stream().forEach( future -> {
try {
future.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( (ended - started) >= ( 10000 - 100 ) );
}
@Test
public void checkMultiThreadedRateLimitDynamicRate(){
// 100 request per second
RequestRateLimiter limiter = RequestRateLimiter.create(100);
long started = System.currentTimeMillis();
List<Future<?>> tasks = new ArrayList<>(10);
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {
tasks.add( exec.submit(() -> {
Random r = new Random();
for (int i1 = 0; i1 < 100; i1++) {
try {
limiter.consume();
Thread.sleep(r.nextInt(1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}) );
}
tasks.stream().forEach( future -> {
try {
future.get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
});
long ended = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "Current rate:" + limiter.getCurRate() );
Assert.assertTrue( (ended - started) >= ( 10000 - 100 ) );
}
}
私の解決策:単純なutilメソッド。これを変更して、ラッパークラスを作成できます。
public static Runnable throttle (Runnable realRunner, long delay) {
Runnable throttleRunner = new Runnable() {
// whether is waiting to run
private boolean _isWaiting = false;
// target time to run realRunner
private long _timeToRun;
// specified delay time to wait
private long _delay = delay;
// Runnable that has the real task to run
private Runnable _realRunner = realRunner;
@Override
public void run() {
// current time
long now;
synchronized (this) {
// another thread is waiting, skip
if (_isWaiting) return;
now = System.currentTimeMillis();
// update time to run
// do not update it each time since
// you do not want to postpone it unlimited
_timeToRun = now+_delay;
// set waiting status
_isWaiting = true;
}
try {
Thread.sleep(_timeToRun-now);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// clear waiting status before run
_isWaiting = false;
// do the real task
_realRunner.run();
}
}};
return throttleRunner;
}