.Net 如何模拟会话级其它信号量,对http接口调用频率举办限制(有demo)

现今,因为各样因素,你不可以不对一个呼吁或者措施举行频率上的走访限制。
比如,
你对外提供了一个API接口,注册用户每分钟最多可以调用100次,非注册用户每分钟最多可以调用10次。
例如,
有一个要命吃服务器资源的措施,在同样时刻无法跨越10私家调用这些方法,否则服务器满载。
比如说, 有局部卓绝的页面,访客并不可能反复的拜会或发言。
比如, 秒杀活动等开展。
诸如
,防范DDOS,当达到自然频率后调用脚本iis服务器ip黑名单,防火墙黑名单。
如上各个的比方,也就是说,咋样从一个断面的角度对调用的情势开展频率上的限定。而对成效限制,服务器层面都有最直接的化解形式,现在我说的则是代码层面上的频率管控。

正文给出五个示范,一个是据悉单机环境的落实,第二个则是遵照分布式的Redis实现


以第一个API接口需求为例,先说下单机环境下的实现。
依据惯性思维,我们本来会想到缓存的过期策略这种措施,可是严厉来讲就HttpRuntime.Cache而言,通过缓存的晚点策略来对请求举办频率的产出控制是不合适的。
  HttpRuntime.Cache
是应用程序级其余Asp.Net的缓存技术,通过那么些技能可以发明多少个缓存对象,可以为各种对象设置过期时间,当过期时光到达后该缓存对象就会不复存在(也就是当你拜访该对象的时候为Null)

  为何这样说啊?比如对某个方法(方法名:GetUserList)我们要拓展1分钟最多10次的范围,现在大家就新建一个int型的Cache对象,然后设置1分钟后过期消失。那么每当访问GetUserList方法前,大家就先判断这么些Cache对象的值是否超越10,如若超越10就不履行GetUserList方法,假如低于10则允许实施。每当访问该对象的时候假若不存在或者逾期就新建,这样循环,则该对象永远不容许跨越10。

1   if ((int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] > 10) //大于10请求失败
2   {
3      Console.WriteLine("禁止请求");
4   }
5   else
6   {
7      HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] = (int)HttpRuntime.Cache["GetUserListNum"] + 1; //否则该缓存对象的值+1
8      Console.WriteLine("允许请求");
9   }

这么的盘算及贯彻相对来说非常简单,不过按照这样的一个模型设定,那么就会现出这种场地:

 Oracle 1

 

如上图,每个点代表一次访问请求,我在0秒的时候
新建了一个名字为GetUserListNum的缓存对象。
在0~0.5秒之内
我访问了3次,在0.5~1秒之内,我们走访了7次。此时,该目的消失,然后我们跟着访问,该对象重置为0.
              
 在第1~1.5秒之内,依旧访问了7次,在第1.5秒~2秒之内做客了3次。

基于这种概括缓存过期策略的模子,在这2分钟内,我们尽管平均每秒钟都访问了10次,满意这一个确定,然则假如大家从中取一个之间段,0.5秒~1.5秒之内,也是1分钟,不过却的确的访问了14次!远远抢先了俺们设置的
1分钟最多访问10次的 限制。

 

这就是说哪些正确的来缓解地方的问题啊?大家得以由此模拟对话级此外信号量这一手段,这也就是大家前天的主旨了。
   什么是信号量?仅就以代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的情致就表示在多线程境况下,在其他一时刻,只可以同时5个线程去拜谒。

 

4容器4线程模型

目前,在实现代码的先头我们先规划一个模子。

Oracle 2

  倘若大家有一个用户A的管道,那个管道里装着用户A的央浼,比如用户A在一分钟发出了10次呼吁,那么每一个伸手过来,管道里的因素都会多一个。可是我们设定这个管道最两只可以容纳10个要素,而且每个元素的存活期为1秒,1秒后则该因素消失。那么这样设计的话,无论是速率仍旧多少的突进,都会有管道长度的界定。这样一来,无论从哪一个时间节点依旧时间间隔出发,那个管道都能满足我们的频率限制要求。

而这里的管道,就务须和会话Id来对号入座了。每当有新会话进来的时候就生成一个新管道。那么些会话id遵照自己场景所定,可以是sessionId,可以是ip,也可以是token。

这就是说既然这些管道是会话级其余,我们肯定得需要一个容器,来装那一个管道。现在,我们以IP来命名会话管道,并把装有的管道都装载在一个容器中,如图

Oracle 3

而按照刚才的设定,我们还需要对容器内的每条管道的要素举办处理,把过期的给删除掉,为此,还亟需独自为该容器开辟出一个线程来为每条管道展开元素的清理。而当管道的要素为0时,大家就清掉该管道,以便节省容器空间。

 Oracle 4

理所当然,由于用户量多,一个容器内或许存在上万个管道,这些时候偏偏用一个容器来装载来清理,在效能上家喻户晓是不够的。那多少个时候,大家就得对容器举行横向扩大了。

  比如,我们得以依照Cpu主旨数自动生成对应的数码的器皿,然后遵照一个算法,对IP来举行导流。我当下cpu是4个逻辑大旨,就生成了4个容器,每当用户访问的时候,都会首先经过一个算法,这一个算法会对IP举办处理,如192.168.1.11~192.168.1.13以此Ip段进第一个容器,xxx~xxx进第二个容器,依次类推,相应的,也就有了4个线程去分别处理4个容器中的管道。

Oracle 5

 

那就是说,最后就形成了我们的4容器4线程模型了。

现在,着眼于编码实现:

  首先我们需要一个能承载这多少个器皿的载体,这多少个载体类似于连接池的概念,能够依照局部亟需自动生成适应数量的器皿,假若有特殊要求的话,还足以在容器上切出一个容器管理的面,在线程上切出一个线程管理的面以便于实时监察和调度。假若真要做如此一个系列,那么
容器的调度 和 线程的调度成效是必需的,而本Demo则是形成了重点意义,像容器和线程在代码中本身也没剥离开来,算法也是平昔写死的,实际设计中,对算法的筹划仍旧很关键的,还有多线程模型中,怎么着上锁才能让效能最大化也是重大的。

而这边为了案例的直观就径直写死成4个容器。

public static List<Container> ContainerList = new List<Container>(); //容器载体
static Factory()
{
     for (int i = 0; i < 4; i++)
     {
        ContainerList.Add(new Container(i));  //遍历4次  生成4个容器
     }
     foreach (var item in ContainerList)
     {
        item.Run();    //开启线程
     }
}

近日,大家只要 有编号为 0 到 40 这样的 41个用户。那么这么些导流算法
我也就直接写死,编号0至9的用户
将他们的请求给抛转到第一个容器,编号10~19的用户
放到第二个容器,编号20~29放到第多少个容器,编号30~40的用户放到第五个容器。

那么这么些代码就是如此的:

 static Container GetContainer(int userId, out int i) //获取容器的算法
 {
     if (0 <= userId && userId < 10)    //编号0至9的用户  返回第一个容器  依次类推
     {
          i = 0;
          return ContainerList[0];
     }
     if (10 <= userId && userId < 20)
     {
          i = 1;
          return ContainerList[1];
     }
     if (20 <= userId && userId < 30)
     {
          i = 2;
          return ContainerList[2];
      }
      i = 3;
      return ContainerList[3];
  }

当我们的对话请求经过算法的导流之后,都必须调用一个艺术,用于辨别管道数量。尽管管道数量一度高于10,则请求战败,否则成功

  public static void Add(int userId)
  {
       if (GetContainer(userId, out int i).Add(userId))
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  发起请求");
       else
            Console.WriteLine("容器" + i + " 用户" + userId + "  被拦截");
  }

接下去就是容器Container的代码了。

此间,对容器的选型用线程安全的ConcurrentDictionary类。
  线程安全:当五个线程同时读写同一个共享元素的时候,就会出现数量错乱,迭代报错等安全问提
  ConcurrentDictionary:除了GetOrAdd方法要慎用外,是.Net4.0专为解决Dictionary线程安全而出的新品类
  里德(Reade)rWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的读写锁,四个线程同时做客读锁
或  一个线程访问写锁

private ReaderWriterLockSlim obj = new ReaderWriterLockSlim();  //在每个容器中申明一个读写锁
public ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>> dic = new ConcurrentDictionary<string, ConcurrentList<DateTime>>(); //创建该容器 dic

然后当您向容器添加一条管道中的数据是因此那多少个模式:

 public bool Add(int userId)
 {
     obj.EnterReadLock();//挂读锁,允许多个线程同时写入该方法
     try
     {
         ConcurrentList<DateTime> dtList = dic.GetOrAdd(userId.ToString(),t=>{ new ConcurrentList<DateTime>()}); //如果不存在就新建 ConcurrentList
         return dtList.CounterAdd(10, DateTime.Now); //管道容量10,当临界管道容量后 返回false
     }
     finally
     {
         obj.ExitReadLock();
     }
 }

 这里,为了在前面的线程遍历删除ConcurrentList的管道的时候保证ConcurrentList的安全性,所以这里要加读锁。

 而ConcurrentList,因为.Net没有生产List集合类的线程安全(这里我表明下:之所以不用ConcurrentBag是因为要保证count和add的一致性,这里补充一下),所以自己新建了一个接续于List<T>的平安项目,在这里
封装了3个需要选用的章程。

public class ConcurrentList<T> : List<T>
{
    private object obj = new object();

    public bool CounterAdd(int num, T value)
    {
        lock (obj)
        {
            if (base.Count >= num)
                return false;
            else
                base.Add(value);
            return true;
        }
    }
    public new bool Remove(T value)
    {
        lock (obj)
        {
            base.Remove(value);
            return true;
        }
    }
    public new T[] ToArray() 
    {
        lock (obj)
        {
            return base.ToArray();
        }
    }
}

末尾就是线程的周转模式:

 public void Run()
 {
     ThreadPool.QueueUserWorkItem(c =>
     {
         while (true)
         {
             if (dic.Count > 0)
             {
                 foreach (var item in dic.ToArray())
                 {
                     ConcurrentList<DateTime> list = item.Value;
                     foreach (DateTime dt in list.ToArray())   
                     {
                         if (DateTime.Now.AddSeconds(-3) > dt)
                         {
                             list.Remove(dt);
                             Console.WriteLine("容器" + seat + " 已删除用户" + item.Key + "管道中的一条数据");
                         }
                     }
                     if (list.Count == 0)
                     {
                         obj.EnterWriteLock();
                         try
                         {
                             if (list.Count == 0)
                             {
                                 if (dic.TryRemove(item.Key, out ConcurrentList<DateTime> i))
                                 { Console.WriteLine("容器" + seat + " 已清除用户" + item.Key + "的List管道"); }
                             }
                         }
                         finally
                         {
                             obj.ExitWriteLock();
                         }
                     }
                 }

             }
             else
             {
                 Thread.Sleep(100);
             }
         }
     }
   );
 }

最终,是功能图,一个是遵照控制台的,还一个是遵照Signalr的。

 Oracle 6Oracle 7

分布式下Redis

上边介绍了一种频率限制的模子,分布式与单机相比,无非就是载体不同,我们假使把那个容器的载体从程序上移植出来,来弄成一个单身的劳动或者间接借用Redis也是行之有效的。

这边就介绍分布式情状下,Redis的兑现。

不同于Asp.Net的多线程模型,大概因为Redis的各个类型的因素分外粒度的操作造成各样加锁的扑朔迷离,所以在网络请求处理这块Redis是单线程的,基于Redis的兑现则因为单线程的来由在编码角度不用太多着想到与逻辑无关的题目。

  简单介绍下,Redis是一个内存数据库,这些数据库属于非关系型数据库,它的定义不同于一般的我们体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它从不Sql没有字段名尚未表名这么些概念,它和HttpRun提姆e.Cache的定义差不多一样,首先从操作上属于键值对形式,就如
Cache[“键名”]
这样就能赢拿到值类似,而且可以对每个Key设置过期策略,而Redis中的Key所对应的值并不是想存啥就存啥的,它协助五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及sorted
set(有序聚集)。

明日要说的是Sorted
set有序聚集,有序聚集比较其他的集纳类型的特殊点在于,使用有序聚集的时候仍是可以给插入的要素指定一个
积分score,我们把那个积分score了然为排系列,它其中会对积分举办排序,积分允许再度,而不变聚集中的元素则是唯一。

  依旧一如既往的思路,每当有用户访问的时候,都对该用户的
管道(有序聚集)中添加一个元素,然后设置该因素的积分为当前时间。接着在程序中开个线程,来对管道中积分小于约定刻钟的元素举办清理。因为规定有序聚集中的元素只可以是绝无仅有值,所以在赋值方面即便是满意uuid即可。

 Oracle 8

那么用Redis来落实的代码这就是接近这种:

Oracle 9

因而using语法糖实现IDisposable而卷入的Redis分布式锁,然后中间正常的逻辑判断。

如此的代码即便也能完成效率,但不够自己。Redis是个按照内存的数据库,于性能而言,瓶颈在于网络
IO 上,与Get两次暴发五次呼吁相相比较,能无法经过一段脚本来实现多数逻辑吗?

有的,Redis支持 Lua脚本:
  Lua
是一种轻量小巧的脚本语言,用专业C语言编写并以源代码形式开放,
其计划目标是为了放置应用程序中,从而为应用程序提供灵活的壮大和定制功用。
  大致意思就是,直接向Redis发送一段脚本或者让它间接本地读取一段脚本从而一贯促成所有的逻辑。

/// <summary>
/// 如果 大于10(AccountNum) 就返回1   否则就增加一条集合中的元素 并返回 空
/// </summary>
/// <param name="zcardKey"></param>
/// <param name="score"></param>
/// <param name="zcardValue"></param>
/// <param name="AccountNum"></param>
/// <returns></returns>
public string LuaAddAccoundSorted(string zcardKey, double score, string zcardValue, int AccountNum)
{
    string str = "local uu = redis.call('zcard',@zcardKey) if (uu >=tonumber(@AccountNum)) then return 1 else redis.call('zadd',@zcardKey,@score,@zcardValue)  end";
    var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str), new { zcardKey = zcardKey, score = score, zcardValue = zcardValue, AccountNum=AccountNum });
    return re.ToString();
}

local
uu就是表明一个为名uu的变量的意思,redis.call就是redis命令,这段脚本意思就是一旦
大于10(AccountNum) 就赶回1   否则就充实一条集合中的元素 并回到 空。

管道内元素处理的措施就是:

 /// <summary>
 /// 遍历当前所有前缀的有序集合,如果数量为0,那么就返回1 否则 就删除 满足最大分值条件区间的元素,如果该集合个数为0则消失
 /// </summary>
 /// <param name="zcardPrefix"></param>
 /// <param name="score"></param>
 /// <returns></returns>
public string LuaForeachRemove(string zcardPrefix, double score)
 {
     StringBuilder str = new StringBuilder();
     str.Append("local uu = redis.call('keys',@zcardPrefix) "); //声明一个变量 去获取 模糊查询的结果集合
     str.Append("if(#uu==0) then");    //如果集合长度=0
     str.Append("   return 1 ");
     str.Append("else ");
     str.Append("   for i=1,#uu do ");   //遍历
     str.Append("       redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',uu[i],0,@score) ");  //删除从0 到 该score 积分区间的元素
     str.Append("       if(redis.call('zcard',uu[i])==0) then ");  //如果管道长度=0
     str.Append("           redis.call('del',uu[i]) ");   //删除
     str.Append("       end ");
     str.Append("   end ");
     str.Append("end ");
     var re = _instance.GetDatabase(_num).ScriptEvaluate(LuaScript.Prepare(str.ToString()), new { zcardPrefix = zcardPrefix + "*", score = score });
     return re.ToString();

这2段代码通过发送Lua脚本的样式来完成了全副经过,因为Redis的网络模型原因,所以把LuaForeachRemove方法给提议来做个劳务来单独处理即可。至于这种多容器多线程的贯彻,则完全可以开多少个Redis的实例来实现。最终放上效果图。

Oracle 10

末尾,我把这么些都给做成了个Demo。不过没有找到适当的上传网盘,所以我们可以留邮箱(留了就发),或者直接加QQ群文件自取,讨论互换:166843154

 

Oracle,我喜欢和自己同样的人交朋友,不被环境影响,自己是温馨的先生,欢迎加群
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作者:小曾
出处:http://www.cnblogs.com/1996V/p/8127576.html 欢迎转载,但任何转载必须保留完整文章及博客园出处,在显要地方显示署名以及原文链接。
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