.Net 怎么着模拟会话级其余信号量,对http接口调用频率举办界定(有demo)

当今,因为各样因素,你必须对一个呼吁或者措施开展频率上的造访限制。
比如说,
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。
比如说,
有一个百般吃服务器资源的点子,在一如既往时刻不可以超过10私家调用那么些方法,否则服务器满载。
诸如, 有一对不同经常的页面,访客并不可以反复的走访或发言。
比如, 秒杀活动等开展。
诸如
,防备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。
如上各种的比喻,也就是说,怎么着从一个断面的角度对调用的不二法门进行频率上的限量。而对功效限制,服务器层面都有最直接的解决措施,现在自家说的则是代码层面上的效能管控。

本文给出八个示范,一个是根据单机环境的完毕,第四个则是据悉分布式的Redis完毕


以首个API接口要求为例,先说下单机环境下的贯彻。
按照惯性思维,大家当然会想到缓存的逾期策略那种艺术,但是严俊来讲就HttpRuntime.Cache而言,通过缓存的过期策略来对请求进行频率的面世控制是不合适的。
  HttpRuntime.Cache
是应用程序级其他Asp.Net的缓存技术,通过那几个技能可以表明七个缓存对象,可以为各类对象设置过期时间,当过期光阴到达后该缓存对象就会化为乌有(也就是当你拜访该对象的时候为Null)

  为啥如此说吧?比如对某个方法(方法名:GetUserList)我们要开展1分钟最多10次的限制,现在我们就新建一个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,大家就先判断这一个Cache对象的值是或不是高于10,借使超越10就不举行GetUserList方法,倘使低于10则允许实施。每当访问该目标的时候要是不存在或者逾期就新建,那样循环,则该目标永远不容许跨越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   }

这么的研讨及落到实处相对来说卓殊简单,但是根据那样的一个模子设定,那么就会合世那种气象:

 图片 1

 

如上图,每个点代表一遍访问请求,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,然后大家随后访问,该对象重置为0.
              
 在第1~1.5秒之内,仍然访问了7次,在第1.5秒~2秒之内走访了3次。

依照那种简单缓存过期策略的模型,在那2分钟内,大家即便平均每分钟都访问了10次,满意那个规定,但是倘使大家从中取一个里面段,0.5秒~1.5秒之内,也是1分钟,可是却的确的拜会了14次!远远超过了大家设置的
1分钟最多访问10次的 限制。

 

那么哪些正确的来解决地方的标题啊?大家得以由此模拟对话级其余信号量这一伎俩,那也就是大家前天的主题了。
   什么是信号量?仅就以代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的意思就象征在二十四线程情形下,在此外一每天,只能够同时5个线程去做客。

 

4容器4线程模型

今昔,在促成代码的先头大家先规划一个模型。

图片 2

  即使大家有一个用户A的管道,那么些管道里装着用户A的央求,比如用户A在一分钟发先生出了10次呼吁,那么每一个请求过来,管道里的因素都会多一个。不过大家设定那几个管道最三只好容纳10个元素,而且每个元素的存活期为1秒,1秒后则该因素消失。那么这么设计的话,无论是速率依然多少的突进,都会有管道长度的界定。那样一来,无论从哪一个年华节点仍然时间距离出发,那几个管道都能知足大家的功能限制必要。

而那里的管道,就非得和会话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。这几个会话id根据自己场景所定,可以是sessionId,可以是ip,也足以是token。

那么既然那么些管道是会话级其余,我们肯定得要求一个器皿,来装那些管道。现在,大家以IP来定名会话管道,并把装有的管道都装载在一个器皿中,如图

图片 3

而根据刚才的设定,大家还索要对容器内的每条管道的元素举行拍卖,把过期的给删除掉,为此,还索要单独为该容器开辟出一个线程来为每条管道举行元素的清理。而当管道的因素为0时,大家就清掉该管道,以便节省容器空间。

 图片 4

本来,由于用户量多,一个容器内或许存在上万个管道,这么些时候偏偏用一个器皿来装载来清理,在作用上强烈是不够的。那么些时候,我们就得对容器举行横向增加了。

  比如,大家可以依据Cpu主旨数自动生成对应的多寡的容器,然后根据一个算法,对IP来进展导流。我当下cpu是4个逻辑主题,就生成了4个容器,每当用户访问的时候,都会初始经过一个算法,这些算法会对IP进行拍卖,如192.168.1.11~192.168.1.13以此Ip段进第二个容器,xxx~xxx进第三个容器,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。

图片 5

 

那么,最后就形成了大家的4容器4线程模型了。

现在,着眼于编码完结:

  首先大家需求一个能承载那么些器皿的载体,那么些载体类似于连接池的概念,可以依照部分急需自动生成适应数量的器皿,借使有特殊要求的话,还足以在容器上切出一个器皿管理的面,在线程上切出一个线程管理的面以便于实时监察和调度。假使真要做如此一个种类,那么
容器的调度 和 线程的调度成效是不可或缺的,而本Demo则是成功了第一职能,像容器和线程在代码中本身也没剥离开来,算法也是从来写死的,实际设计中,对算法的布置性依然很关键的,还有三十六线程模型中,怎么样上锁才能让功能最大化也是最主要的。

而那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
     }
}

现在,我们只要 有编号为 0 到 40 那样的 41个用户。那么那一个导流算法
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二个容器,编号10~19的用户
放到第一个容器,编号20~29放到第多少个容器,编号30~40的用户放到第二个容器。

那就是说那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];
  }

当大家的对话请求经过算法的导流之后,都必须调用一个办法,用于辨别管道数量。若是管道数量已经高于10,则呼吁败北,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。

那里,对容器的选型用线程安全的ConcurrentDictionary类。
  线程安全:当七个线程同时读写同一个共享元素的时候,就会产出数量错乱,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
  ReaderWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的读写锁,七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

接下来当您向容器添加一条管道中的数据是通过这几个主意:

 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(), 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();
     }
 }

 那里,为了在后头的线程遍历删除ConcurrentList的管道的时候保障ConcurrentList的安全性,所以那边要加读锁。

 而ConcurrentList,因为.Net没有生产List集合类的线程安全(count和add加锁),所以自己新建了一个继续于List<T>的黑河项目,在这边
封装了3个必要运用的法门。

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();
        }
    }
}

说到底就是线程的运转方式:

 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,是功力图,一个是按照控制台的,还一个是按照Signalr的。

 图片 6图片 7

分布式下Redis

地点介绍了一种频率限制的模型,分布式与单机相比较,无非就是载体分裂,大家若是把那几个容器的载体从程序上移植出来,来弄成一个独立的服务或者直接借用Redis也是有效的。

那边就介绍分布式景况下,Redis的贯彻。

分歧于Asp.Net的十六线程模型,大约因为Redis的各个别型的元素万分粒度的操作造成各类加锁的复杂,所以在互联网请求处理那块Redis是单线程的,基于Redis的兑现则因为单线程的原因在编码角度不用太多着想到与逻辑非亲非故的题材。

  不难介绍下,Redis是一个内存数据库,这些数据库属于非关系型数据库,它的概念分歧于一般的大家体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它并未Sql没有字段名尚未表名那么些概念,它和HttpRun提姆e.Cache的定义大概一样,首先从操作上属于键值对形式,就像是Cache[“键名”]
那样就能博取到值类似,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,它支持七种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及sorted
set(有序聚集)。

今天要说的是Sorted
set有序聚集,有序聚集相比较其余的聚集类型的特殊点在于,使用有序聚集的时候仍是可以给插入的因素指定一个
积分score,大家把这一个积分score了然为排系列,它其中会对积分举办排序,积分允许再一次,而邯郸学步聚集中的元素则是绝无仅有。

  照旧一如既往的笔触,每当有用户访问的时候,都对该用户的
管道(有序聚集)中添加一个要素,然后设置该因素的积分为目今日子。接着在程序中开个线程,来对管道中积分小于约定小时的要素举办清理。因为规定有序聚集中的元素只好是绝无仅有值,所以在赋值方面要是是满足uuid即可。

 图片 8

那就是说用Redis来促成的代码那就是相仿那种:

图片 9

透过using语法糖完毕IDisposable而卷入的Redis分布式锁,然后里面正常的逻辑判断。

那样的代码固然也能一呵而就功效,但不够自己。Redis是个基于内存的数据库,于质量而言,瓶颈在于网络IO 上,与Get一次发出一次呼吁比较,能无法通过一段脚本来完成多数逻辑吗?

有的,Redis支持 Lua脚本:
  Lua
是一种轻量小巧的脚本语言,用规范C语言编写并以源代码方式开放,
其安插目的是为了放置应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩大和定制作用。
  大概意思就是,直接向Redis发送一段脚本或者让它一贯本地读取一段脚本从而一贯落成所有的逻辑。

/// <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就是说美赞臣(Meadjohnson)个为名uu的变量的意思,redis.call就是redis命令,那段脚本意思就是即使大于10(AccountNum) 就赶回1   否则就充实一条集合中的元素 并回到 空。

管道内元素处理的格局就是:

 /// <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();

那2段代码通过发送Lua脚本的花样来成功了上上下下经过,因为Redis的互联网模型原因,所以把LuaForeachRemove方法给提议来做个劳务来单独处理即可。至于那种多容器多线程的贯彻,则一心可以开多个Redis的实例来贯彻。最终放上效果图。

图片 10

末段,我把这一个都给做成了个Demo。但是从未找到适合的上传网盘,所以大家可以留邮箱(留了就发),或者直接加QQ群文件自取,研讨沟通:166843154

 

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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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