Введение
Ограничение скорости — это фундаментальный метод, используемый для управления скоростью, с которой приложение или служба обрабатывают входящие запросы. Это необходимо для предотвращения злоупотреблений, защиты ресурсов и поддержания доступности услуг. В этой статье мы проведем вас через разработку ограничителя скорости, обсудим различные алгоритмы, высокоуровневую архитектуру и подробный дизайн, а также реализуем ограничение скорости в распределенной среде, оптимизируем производительность и отслеживаем. Мы будем использовать диаграммы русалок, чтобы сделать концепции простыми для понимания как новичками, так и новичками.
Алгоритмы ограничения скорости
Существует несколько алгоритмов, используемых для ограничения скорости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Мы рассмотрим три самых популярных: фиксированное окно, журнал скользящего окна и ведро маркеров.
Фиксированное окно
Алгоритм фиксированного окна делит время на фиксированные интервалы (окна) и разрешает определенное количество запросов в каждом окне.
Плюсы:
- Легко реализовать
- Предсказуемое поведение
Минусы:
- Возможные всплески трафика на границах окна
Журнал скользящего окна
Алгоритм журнала скользящего окна записывает отметку времени каждого запроса и подсчитывает запросы в пределах скользящего окна.
Плюсы:
- Более плавное распределение запросов
- Более точное ограничение скорости
Минусы:
- Более высокие требования к памяти и вычислениям
Ведро жетонов
Алгоритм Token Bucket использует токены для управления частотой запросов. Токены добавляются в корзину с заданной скоростью, и запросы потребляют токены.
Плюсы:
- Позволяет всплески до размера ведра
- Легко понять и реализовать
Минусы:
- Менее точный при низкой частоте запросов
Дизайн
Конструкция ограничителя скорости зависит от выбранного алгоритма, но обычно состоит из следующих компонентов:
- Обработчик запросов: обрабатывает входящие запросы и делегирует их соответствующему алгоритму ограничения скорости.
- Алгоритм ограничения скорости: применяет ограничения скорости запросов на основе выбранного алгоритма (фиксированное окно, журнал скользящего окна или сегмент с маркерами).
- Хранилище данных: хранит метаданные запроса, такие как временные метки или количество токенов, что необходимо для принятия решений об ограничении скорости.
Обработчик запросов
Основная функция обработчика запросов — обрабатывать входящие запросы и определять, следует ли их разрешать, на основе алгоритма ограничения скорости. Он взаимодействует с компонентом алгоритма ограничения скорости и компонентом хранения данных.
Алгоритм ограничения скорости
Компонент алгоритма ограничения скорости применяет ограничения скорости запросов на основе выбранного алгоритма. Он извлекает необходимые метаданные из компонента хранилища данных, выполняет вычисления и возвращает решение обработчику запросов.
Хранилище данных
Компонент хранилища данных отвечает за сохранение метаданных запроса, таких как метки времени или количество токенов. Он предоставляет интерфейс для алгоритма ограничения скорости для извлечения и обновления этих данных.
Выбор хранилища данных зависит от требований системы и используемого алгоритма ограничения скорости. Общие варианты включают хранилище в памяти, базы данных или распределенные хранилища данных, такие как Redis.
Облачное развертывание
В реальном облачном развертывании архитектура ограничителя скорости обычно состоит из нескольких уровней, включая балансировщики нагрузки, экземпляры ограничителя скорости, хранилище данных и серверы приложений. Вот схема архитектуры системы для облачного развертывания:
В этом развертывании:
- Клиенты отправляют запросы балансировщику нагрузки (LB), который равномерно распределяет запросы между экземплярами ограничителя скорости.
- Экземпляры ограничения скорости (RL1, RL2, RL3) оценивают входящие запросы на основе алгоритма ограничения скорости и данных, хранящихся в общем хранилище данных (DS).
- Хранилище данных (DS) — это централизованная, масштабируемая и распределенная система хранения, такая как Redis или служба управляемой базы данных, предоставляемая облачным провайдером.
- Если запрос проходит оценку ограничения скорости, экземпляр ограничителя скорости перенаправляет запрос на один из серверов приложений (AS1, AS2, AS3).
- Серверы приложений (AS1, AS2, AS3) обрабатывают запросы и генерируют ответы.
Эту архитектуру можно легко масштабировать, добавляя или удаляя экземпляры ограничителя скорости или серверы приложений по мере необходимости. Выбор облачного провайдера, решения для хранения данных и балансировщика нагрузки будет зависеть от ваших конкретных требований и предпочтений.
Ограничитель скорости в микросервисах
В типичном развертывании микрослужб ограничитель скорости будет интегрирован в систему как отдельная микрослужба. Архитектура будет включать шлюзы API, обнаружение сервисов и межсервисное взаимодействие. Вот диаграмма, иллюстрирующая ограничитель скорости в развертывании микросервисов:
В этом развертывании микросервисов:
- Клиенты отправляют запросы на шлюз API, который действует как точка входа в систему и направляет запросы в соответствующие микросервисы.
- Шлюз API взаимодействует с компонентом обнаружения служб, который ведет реестр доступных микрослужб и их адресов.
- Ограничитель скорости реализован в виде отдельной микрослужбы, которая оценивает входящие запросы на основе алгоритма ограничения скорости и данных, хранящихся в службе хранения данных (DataService).
- Если запрос проходит оценку ограничения скорости, ограничитель скорости перенаправляет запрос в соответствующую микрослужбу (службу A, службу B или службу C).
В этой архитектуре каждый микросервис можно разрабатывать, развертывать и масштабировать независимо. Микросервис ограничителя скорости можно легко интегрировать с существующими сервисами или удалить при необходимости. На этой схеме представлено типичное развертывание микросервисов, но конкретные реализации могут различаться в зависимости от технологий и инструментов, используемых в системе.
Оптимизация производительности
Оптимизация производительности имеет решающее значение при разработке ограничителя скорости для систем с высоким трафиком, таких как Instagram или Twitter. Следующие методы могут помочь вам оптимизировать производительность в таких системах:
Оптимизация хранения данных
Выберите масштабируемую и высокопроизводительную систему хранения данных, способную обрабатывать большие объемы запросов. В системе с высоким трафиком распределенное хранилище данных, такое как Redis или Amazon DynamoDB, может быть более подходящим, чем традиционная реляционная база данных. Рассмотрите возможность использования методов секционирования и сегментирования данных для распределения нагрузки между несколькими узлами хранения.
Кэширование
Внедрите стратегии кэширования, чтобы уменьшить задержку при извлечении и обновлении данных из системы хранения данных. Это можно сделать с помощью кэширования в памяти, распределенных кэшей, таких как Redis или Memcached, или сетей доставки контента (CDN) для статических ресурсов.
Эффективные структуры данных и алгоритмы
Используйте эффективные структуры данных и алгоритмы, адаптированные к вашему алгоритму ограничения скорости. Например, при использовании алгоритма журнала скользящего окна можно использовать приоритетную очередь или сбалансированное двоичное дерево поиска для эффективного управления временными метками запросов. Для алгоритма Token Bucket можно использовать атомарные операции или распределенные блокировки для обработки обновлений маркеров.
Балансировка нагрузки
Равномерно распределяйте входящие запросы между несколькими экземплярами ограничителя скорости с помощью балансировщиков нагрузки. Это гарантирует, что ни один экземпляр не станет узким местом, и система сможет масштабироваться горизонтально. Методы балансировки нагрузки могут включать циклический перебор, наименьшее количество соединений или более сложные алгоритмы, такие как последовательное хеширование.
Асинхронная и параллельная обработка
Используйте методы асинхронной и параллельной обработки для одновременной обработки запросов, увеличивая пропускную способность и уменьшая задержку. Например, вы можете использовать неблокирующие операции ввода-вывода, модели асинхронного программирования или параллельное выполнение с несколькими потоками или процессами.
Дросселирование и обратное давление
Внедрите механизмы регулирования и обратного давления для управления и контроля скорости входящих запросов. Дросселирование может ограничить количество запросов на пользователя или IP-адрес, в то время как обратное давление может помочь поддерживать стабильность системы, задерживая или отклоняя запросы, когда система находится под большой нагрузкой.
Гранулярность ограничения скорости
Настройте степень детализации ограничения скорости в соответствии с системными требованиями. Например, вы можете применить ограничение скорости на уровне пользователя, на уровне IP или даже на определенных конечных точках API. Это позволяет точно настроить стратегию ограничения скорости и обеспечить оптимальную производительность для разных типов запросов и пользователей.
Мониторинг и оповещение
Следите за работой ограничителя скорости и настраивайте оповещения о возможных проблемах. Отслеживайте ключевые показатели, такие как частота запросов, частота отказов и использование системных ресурсов. Мониторинг помогает выявлять узкие места в производительности, оптимизировать производительность системы и заблаговременно устранять проблемы до того, как они повлияют на работу пользователей.
Изящная деградация
Спроектируйте свою систему так, чтобы она плавно снижала производительность при высокой нагрузке. Это может включать отказ от ненужных функций, упрощение обработки запросов или обслуживание кэшированного контента в периоды высокого трафика. Мягкая деградация помогает поддерживать отзывчивую и функциональную систему, даже когда требования превышают возможности.
Оптимизация производительности для систем с высоким трафиком, таких как Instagram или Twitter, требует тщательного рассмотрения хранения данных, кэширования, эффективных алгоритмов, балансировки нагрузки, параллелизма, регулирования, детализации, мониторинга и плавной деградации. Внедряя эти методы оптимизации, вы можете гарантировать, что ваш ограничитель скорости будет эффективным и сможет справиться с требованиями системы с высоким трафиком.
В этом развертывании микросервисов AWS:
- Клиенты отправляют запросы к балансировщику нагрузки приложений (ALB), который распределяет запросы к Amazon API Gateway.
- Шлюз API направляет запросы в соответствующие микросервисы и обменивается данными с компонентом обнаружения сервиса AWS Cloud Map.
- Ограничитель скорости реализован как автономный микросервис и включает в себя алгоритм ограничения скорости, кэш в памяти и распределенные блокировки.
- Алгоритм ограничения скорости связывается со службой хранения данных Amazon DynamoDB для извлечения и обновления метаданных ограничения скорости.
- Кэш в памяти используется для уменьшения задержки хранения данных и улучшения производительности при ограничении скорости.
- Распределенные блокировки используются для обработки одновременных обновлений в алгоритме ограничения скорости, обеспечивая согласованность в распределенной среде.
- Если запрос проходит оценку ограничения скорости, ограничитель скорости перенаправляет запрос в соответствующую микрослужбу (службу A, службу B или службу C).
На этой диаграмме представлена высокопроизводительная оптимизированная система ограничения скорости в среде микросервисов на AWS с подробным описанием ключевых компонентов и их взаимодействий. Однако конкретные реализации могут различаться в зависимости от технологий и инструментов, используемых в системе.
Заключение
В заключение, разработка ограничителя скорости требует всестороннего понимания различных алгоритмов, архитектурных соображений и оптимизации производительности, особенно для систем с высоким трафиком, таких как Instagram или Twitter. Это руководство, наряду с предоставленными диаграммами и пояснениями, должно вооружить начинающих и новичков знаниями и уверенностью в разработке эффективного ограничителя скорости, который может работать с различными вариантами использования и требованиями. Внимательно изучив требования вашей системы, выбрав соответствующий алгоритм ограничения скорости и внедрив методы оптимизации, вы можете создать ограничитель скорости, который защитит ваши ресурсы, поддержит доступность службы и обеспечит бесперебойную работу пользователей. Не забывайте постоянно отслеживать и улучшать производительность вашего ограничителя скорости, так как это имеет решающее значение для поддержания работоспособности и эффективности системы.
