精确掌控并发：令牌桶算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现

本文介绍: 重点讲清楚令牌桶原理，在支付系统的应用场景，以及使用reids实现的核心代码。

这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（17）篇，也是流量控制系列的第（4）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。

本篇重点讲清楚令牌桶原理，在支付系统的应用场景，以及使用reids实现的核心代码。

1. 前言

在流量控制系列文章中的前三篇，分别介绍了固定时间窗口算法、滑动时间窗口算法、漏桶原理、应用场景和redis核心代码。

我们做个简单回顾：

固定窗口：算法简单，对突然流量响应不够灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。

滑动窗口： 算法简单，对突然流量响应比固定窗口灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。

漏桶算法：在固定窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。提供了稳定的流量输出，适用于对流量平滑性有严格要求的场景。

今天讲的令牌桶算法，其实只需要在滑动窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。令牌桶能够允许一定程度的突发性流量，但实现稍为复杂。

2. 令牌桶算法原理

令牌桶算法是一种流量整形和流量控制机制。它的核心思想是以固定速率放入令牌到桶中，每个传入请求需要获取一个令牌才能继续执行。如果桶中无令牌可用，则请求要么等待，要么被拒绝。这种机制允许突发流量的发生，同时通过限制令牌的放入速率控制数据的平均传输率。

令牌桶：令牌桶本质上是一个存放令牌的容器，其中令牌代表着可以执行某个操作的许可或权利。这个桶以固定的速率往其中放入令牌。
令牌生成速率：令牌桶算法规定了每秒往令牌桶中添加令牌的速率，通常以令牌/秒（Tokens Per Second，TPS）或类似的单位来表示。
令牌消耗：当一个请求到来时，它需要获取一个令牌才能继续执行。如果桶中有可用令牌，请求将获得一个令牌，并被允许执行。否则，请求将被阻塞或拒绝。
限制速率：通过控制令牌生成速率，令牌桶算法限制了请求的速率，确保不会发生过于频繁的请求，从而避免了系统的过载。
处理突发流量：令牌桶允许短时间内处理突发流量，因为它可以在桶中积累多个令牌，允许一次性处理多个请求，但仍然受到桶的容量限制。
令牌桶容量：令牌桶还具有一个容量，表示桶中最多可以存放多少个令牌。如果桶已满，新的令牌将被丢弃。

从上面的图中可以看到，实际实现时和漏桶很像。只是漏桶是以固定速率流出，而令牌桶允许一定的突发流量。

3. 支付系统应用场景

在支付系统中，令牌桶算法用于控制交易请求的并发数。比如前面漏桶那一篇中对渠道退款的流量控制。比如漏桶好一点的是平滑性更好。

4. 基于redis实现的令牌桶核心代码实现

又回到redis代码。因为直接把滑动时间窗口算法，再加一个队列就可以了。

参考滑动时间窗口算法中的redis代码实现，使用有序集合（sorted set）来实现了令牌桶算法：

class TokenBucketHolding {
	private final LinkedBlockingQueue<Data> bucket;
    private int limit;
    private String bizType;

    public LeakyBucketHolding(String bizType, int capacity, int limit) {
        this.bizType = bizType;
        this.bucket = new LinkedBlockingQueue<>(capacity);
        this.limit = limit;
    }

    // 其它代码略
}

@Component
public class TokenBucket {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
	private Map<String, LeakyBucketHolding> bucketHoldingMap = new HashMap();
    // 滑动时间窗口大小
    private static final long WINDOW_SIZE_IN_SECONDS = 1000;

    public boolean getToken(String key, String reuqestId, long countLimit) {
		// 使用Redis的多个命令来实现滑动窗口
        redisTemplate.zremrangeByScore(key, 0, currentTimeMillis - WINDOW_SIZE_IN_SECONDS);
        long count = redisTemplate.zcard(key);

        if (countLimit >= count) {
            redisTemplate.zadd(key, currentTimeMillis, reuqestId);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    } 

    // 添加数据到桶中
    public boolean addData(Data data) {
        String key = buildKey(data);
        TokenBucketHolding holding = bucketHoldingMap.get(key);
        if (null == holding) {
			holding = buildHolding(data);
            bucketHoldingMap.put(key, holding);
        }
        return holding.getLinkedBlockingQueue().offer(data);
    }

    public Data getData() {
        for(TokenBucketHolding holding : bucketHoldingMap.values()) {
            if(holding.getBucket().size() == 0) {
                return null;
            }

            // 注意这里的uuid()是生成一个随机不重复的uuid，只是占位使用
            boolean limited = !getToken(holding.getBizType(), uuid(), holding.getLimit());
            if (limited) {
                  return null;
            }
                            
            try {
                return holding.getBucket().poll(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
            } catch (InterruptedException e) {
                log.log("Leaking process interrupted");
            }
            return null;
        }
    }
}

每个请求都以其发生的时间戳作为分数(SCORE)存储在集合中。通过移除旧于当前时间窗口的请求来维护滑动窗口。通过检查集合中的元素数量，以确定是否超过了设定的最大请求数。

zremrangeByScore 用于移除窗口之外的旧请求。
zcard 获取当前窗口内的请求数量。
zadd 将新请求添加到集合中。

使用一个队列来缓存数据，可以使用本机内存队列，也可以使用消息中间件，上面示例直接使用了内存队列，下面还有一个redis做为示例。在使用时需要根据实际情况做出技术选型。

public class RedisQ {
	// 其它代码略
    ... ...
    
	// 添加数据到队列中
    public void addData(Data data) {
        return redisTemplate.rpush(data.getBizType(), data);
    }

    
	// 添加数据到队列中
    public Data getData(String bizType) {
        return redisTemplate.lpop(bizType);
    }

    // 其它代码略
    ... ...
}

退款流量控制实例：RefundServiceImpl

/**
 * 支付服务示例
 */
public class RefundServiceImpl implements RefudnService {
    @Autowiread
    private TokenBucket tokenBucket;

    @Override
    public RefundOrder refund(RefundRequest request) {
        // 前置业务处理
        ... ...
        
    	Data data = buildData(request);
        tokenBucket.addData(data);
        
        // 其它业务处理
        ... ...
    }

    @PostConstruct
    public void init() {
		new Thread(() -> {
            while (true) {
                Data data = tokenBucket.getData();
                if (null != data) {
                    process(data);
                } else {
                    sleep(10);
                }
            }
        }).start();
    }
}

在代码中可以看到，退款请求来后，只需要往桶里扔就完事。然后等另外的线程按固定速度发出去。

代码中还存在的问题：