.Net 怎么着模拟会话级别的信号量,对http接口调用频率进行界定(有demo)

今昔,因为种种因素,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。
譬如说,
有一个百般吃服务器资源的措施,在相同时刻无法超越10私家调用那几个格局,否则服务器满载。
诸如, 有一对奇异的页面,访客并无法反复的走访或发言。
比如, 秒杀活动等开展。
诸如
,防患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。
如上各类的比喻,也就是说,怎么着从一个断面的角度对调用的办法开展频率上的限量。而对效用限制,服务器层面都有最直接的解决方法,现在自家说的则是代码层面上的频率管控。

本文给出八个示范,一个是基于单机环境的贯彻,第三个则是按照分布式的Redis已毕


以首个API接口须求为例,先说下单机环境下的兑现。
遵照惯性思维,大家自然会想到缓存的过期策略那种格局,不过严峻来讲就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,通过这一个技能可以发明七个缓存对象,可以为各类对象设置过期时间,当过期岁月到达后该缓存对象就会磨灭(也就是当你拜访该对象的时候为Null)

  为何这么说呢?比如对某个方法(方法名:GetUserList)大家要进行1分钟最多10次的限定,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,大家就先判断那么些Cache对象的值是不是高于10,假如超出10就不举行GetUserList方法,如若低于10则允许实施。每当访问该目的的时候假诺不存在或者逾期就新建,那样循环,则该目的永远不能当先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   }

如此那般的思辨及贯彻相对来说格外不难,可是根据那样的一个模子设定,那么就会产出那种气象:

 图片 1

 

如上图,每个点代表五次访问请求,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,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,我们即便平均每秒钟都访问了10次,满足这几个确定,但是一旦大家从中取一个中间段,0.5秒~1.5秒之内,也是1分钟,不过却的确的造访了14次!远远超越了大家设置的
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?大家得以因而模拟对话级别的信号量这一伎俩,那也就是大家后天的主旨了。
   什么是信号量?仅就以代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的意味就象征在二十三十二线程情状下,在别的一天天,只好同时5个线程去拜谒。

 

4容器4线程模型

现在,在落到实处代码的前头大家先规划一个模子。

图片 2

  如若大家有一个用户A的管道,那一个管道里装着用户A的乞请,比如用户A在一分钟发(英文名:zhōng fā)出了10次呼吁,那么每一个呼吁过来,管道里的元素都会多一个。可是大家设定这么些管道最四只好容纳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。那么那样设计的话,无论是速率如故多少的突进,都会有管道长度的范围。那样一来,无论从哪一个小时节点如故时间间隔出发,那一个管道都能满足大家的频率限制须要。

而那边的管道,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。那一个会话id根据自己场景所定,可以是sessionId,可以是ip,也得以是token。

那么既然这一个管道是会话级其余,我们一定得必要一个器皿,来装这么些管道。现在,大家以IP来定名会话管道,并把拥有的管道都装载在一个器皿中,如图

图片 3

而依照刚才的设定,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,还必要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。而当管道的因素为0时,大家就清掉该管道,以便节省容器空间。

 图片 4

理所当然,由于用户量多,一个器皿内或许存在上万个管道,这些时候只是用一个容器来装载来清理,在效能上显著是不够的。那几个时候,大家就得对容器举行横向扩展了。

  比如,大家可以根据Cpu宗旨数自动生成对应的多少的容器,然后根据一个算法,对IP来展开导流。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,都会起始经过一个算法,那个算法会对IP进行拍卖,如192.168.1.11~192.168.1.13那个Ip段进第三个容器,xxx~xxx进第四个容器,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,最后就形成了我们的4容器4线程模型了。

前些天,着眼于编码达成:

  首先大家必要一个能承载那个器皿的载体,这一个载体类似于连接池的定义,可以按照局部索要自动生成适应数量的器皿,如果有特殊要求的话,还能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控和调度。假诺真要做那样一个系统,那么
容器的调度 和 线程的调度功效是必需的,而本Demo则是马到成功了要害成效,像容器和线程在代码中本人也没剥离开来,算法也是间接写死的,实际设计中,对算法的安排如故很首要的,还有八线程模型中,怎么着上锁才能让功能最大化也是重点的。

而那边为了案例的直观就直接写死成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,我们如若 有编号为 0 到 40 那样的 41个用户。那么这一个导流算法
我也就直接写死,编号0至9的用户
将他们的伸手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的用户放到第多少个容器。

那么这些代码就是那般的:

 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,都必须调用一个措施,用于辨别管道数量。如果管道数量已经高于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。

此处,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,就会并发数量错乱,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线程安全而出的新类型
  ReaderWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的读写锁,五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

下一场当您向容器添加一条管道中的数据是透过这么些艺术:

 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,为了在末端的线程遍历删除ConcurrentList的管道的时候有限支撑ConcurrentList的安全性,所以那里要加读锁。

 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>的安全项目,在此地
封装了3个须要利用的章程。

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();
        }
    }
}

最终就是线程的运转形式:

 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);
             }
         }
     }
   );
 }

终极,是效果图,一个是依照控制台的,还一个是基于Signalr的。

 图片 6图片 7

分布式下Redis

下面介绍了一种频率限制的模子,分布式与单机相比,无非就是载体差距,我们借使把那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也是实惠的。

那里就介绍分布式意况下,Redis的达成。

分歧于Asp.Net的三十二线程模型,差不多因为Redis的各种类型的要素万分粒度的操作造成各类加锁的纷纷,所以在互联网请求处理那块Redis是单线程的,基于Redis的落到实处则因为单线程的案由在编码角度不用太多着想到与逻辑毫无干系的难题。

  简单介绍下,Redis是一个内存数据库,那些数据库属于非关系型数据库,它的概念分化于一般的大家体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它没有Sql没有字段名从未表名那些概念,它和HttpRun提姆e.Cache的概念大致一样,首先从操作上属于键值对方式,就像是Cache[“键名”]
那样就能赢得到值类似,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,它帮助各个数据类型: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汇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元素指定一个
积分score,大家把那一个积分score精晓为排种类,它里面会对积分进行排序,积分允许再度,而萧规曹随聚集中的元素则是绝无仅有。

  依旧一样的笔触,每当有用户访问的时候,都对该用户的
管道(有序聚集)中添加一个因素,然后设置该因素的积分为当下时刻。接着在程序中开个线程,来对管道中积分小于约定刻钟的因素举办清理。因为规定有序聚集中的元素只可以是绝无仅有值,所以在赋值方面只如果满意uuid即可。

 图片 8

那么用Redis来兑现的代码那就是接近那种:

图片 9

经过using语法糖已毕IDisposable而包装的Redis分布式锁,然后中间正常的逻辑判断。

这般的代码固然也能不负众望作用,但不够自己。Redis是个根据内存的数据库,于品质而言,瓶颈在于互联网IO 上,与Get一遍发生四回呼吁比较,能不可能因而一段脚本来已毕多数逻辑吗?

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方式开放,
其设计目标是为着放置应用程序中,从而为应用程序提供灵活的增添和定制功用。
  大约意思就是,直接向Redis发送一段脚本或者让它一向本地读取一段脚本从而直接完结所有的逻辑。

/// <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就是表多美滋个为名uu的变量的意趣,redis.call就是redis命令,那段脚本意思就是一旦
大于10(AccountNum) 就赶回1   否则就大增一条集合中的元素 并重返 空。

管道内元素处理的法门就是:

 /// <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脚本的情势来形成了一切进度,因为Redis的互连网模型原因,所以把LuaForeachRemove方法给提议来做个服务来单独处理即可。至于这种多容器八线程的落实,则一心可以开多少个Redis的实例来兑现。最终放上效果图。

图片 10

最终,我把那些都给做成了个Demo。然而尚未找到合适的上传网盘,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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