Kubernetes 源码学习之限速队列
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2020-09-28 06:55
前面我们详细分析了 client-go 中的延迟队列的实现，接下来就是限速队列的实现，限速队列在我们日常应用中非常广泛，其原理也比较简单，利用延迟队列的特性，延迟某个元素的插入时间来达到限速的目的。
所以限速队列是扩展的延迟队列，在其基础上增加了 AddRateLimited、Forget、NumRequeues 3个方法。限速队列接口的定义如下所示：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/rate_limiting_queue.go
// RateLimitingInterface 是对加入队列的元素进行速率限制的接口
type RateLimitingInterface interface {
// 延时队列
DelayingInterface
// 在限速器说ok后，将元素item添加到工作队列中
AddRateLimited(item interface{})
// 丢弃指定的元素
Forget(item interface{})
// 查询元素放入队列的次数
NumRequeues(item interface{}) int
}
很明显我们可以看出来限速队列是在延时队列基础上进行的扩展，接下来我们查看下限速队列的实现结构：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/rate_limiting_queue.go
// 限速队列的实现
type rateLimitingType struct {
// 同样集成了延迟队列
DelayingInterface
// 因为是限速队列，所以在里面定义一个限速器
rateLimiter RateLimiter
}
// 通过限速器获取延迟时间，然后加入到延时队列
func (q *rateLimitingType) AddRateLimited(item interface{}) {
q.DelayingInterface.AddAfter(item, q.rateLimiter.When(item))
}
// 直接通过限速器获取元素放入队列的次数
func (q *rateLimitingType) NumRequeues(item interface{}) int {
return q.rateLimiter.NumRequeues(item)
}
// 直接通过限速器丢弃指定的元素
func (q *rateLimitingType) Forget(item interface{}) {
q.rateLimiter.Forget(item)
}
我们可以看到限速队列的实现非常简单，就是通过包含的限速器去实现各种限速的功能，所以我们要真正去了解的是限速器的实现原理。
限速器
限速器当然也是一种接口抽象，我们可以实现各种各样的限速器，甚至不限速也可以，该接口定义如下所示：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiter.go
// 限速器接口
type RateLimiter interface {
// 获取指定的元素需要等待的时间
When(item interface{}) time.Duration
// 释放指定元素，表示该元素已经被处理了
Forget(item interface{})
// 返回某个对象被重新入队多少次，监控用
NumRequeues(item interface{}) int
}
可以看到和上面的限速队列的扩展接口方法非常类似，索引在实现的时候我们都是直接调用限速器对应的实现方法。接下来我们来看看几种限速器的具体实现。
BucketRateLimiter
第一个要了解的限速器使用非常频繁 - BucketRateLimiter（令牌桶限速器），这是一个固定速率（qps）的限速器，该限速器是利用 golang.org/x/time/rate 库来实现的，令牌桶算法内部实现了一个存放 token（令牌）的“桶”，初始时“桶”是空的，token 会以固定速率往“桶”里填充，直到将其填满为止，多余的 token 会被丢弃。每个元素都会从令牌桶得到一个 token，只有得到 token 的元素才允许通过，而没有得到 token 的元素处于等待状态。令牌桶算法通过控制发放 token 来达到限速目的。
比如抽奖、抢优惠、投票、报名……等场景，在面对突然到来的上百倍流量峰值，除了消息队列，预留容量以外，我们可以考虑做峰值限流。因为对于大部分营销类活动，消息限流（对被限流的消息直接丢弃，并直接回复：“系统繁忙，请稍后再试。”）并不会对营销的结果有太大影响。
令牌桶是有一个固定大小的桶，系统会以恒定的速率向桶中放 Token，桶满了就暂时不放了，而用户则从桶中取 Token，如果有剩余的 Token 就可以一直取，如果没有剩余的 Token，则需要等到系统中放置了 Token 才行。
golang 中就自带了一个令牌桶限速器的实现，我们可以使用以下方法构造一个限速器对象：
limiter := NewLimiter(10, 1);
该构造函数包含两个参数：
第一个参数是 r Limit。代表每秒可以向 Token 桶中产生多少 token，Limit 实际上是 float64 的别名。第二个参数是 b int。b 代表 Token 桶的容量大小。
上面我们构造出的限速器含义就是，其令牌桶大小为 1，以每秒 10 个 Token 的速率向桶中放置 Token。
除了直接指定每秒产生的 Token 个数外，还可以用 Every 方法来指定向 Token 桶中放置 Token 的间隔，例如：
limit := Every(100 * time.Millisecond)
limiter := NewLimiter(limit, 1)
以上就表示每 100ms 往桶中放一个 Token，本质上也就是一秒钟产生 10 个。
Limiter 提供了三类方法供用户消费 Token，用户可以每次消费一个 Token，也可以一次性消费多个 Token。而每种方法代表了当 Token 不足时，各自不同的对应手段。
Wait/WaitN
func (lim *Limiter) Wait(ctx context.Context) (err error)
func (lim *Limiter) WaitN(ctx context.Context, n int) (err error)
Wait 实际上就是 WaitN(ctx,1)。当使用 Wait 方法消费 Token 时，如果此时桶内 Token 不足时 (小于 N)，那么 Wait 方法将会阻塞一段时间，直至 Token 满足条件，当然如果充足则直接返回。我们可以看到，Wait 方法有一个 context 参数，我们可以设置 context 的 Deadline 或者 Timeout，来决定此次 Wait 的最长时间。
Allow/AllowN
func (lim *Limiter) Allow() bool
func (lim *Limiter) AllowN(now time.Time, n int) bool
Allow 实际上就是 AllowN(time.Now(),1)。AllowN 方法表示，截止到某一时刻，目前桶中数目是否至少为 n 个，满足则返回 true，同时从桶中消费 n 个 token。反之返回不消费 Token，false。通常对应这样的线上场景，如果请求速率过快，就直接丢到某些请求。
Reserve/ReserveN
func (lim *Limiter) Reserve() *Reservation
func (lim *Limiter) ReserveN(now time.Time, n int) *Reservation
Reserve 相当于 ReserveN(time.Now(), 1)。ReserveN 的用法就相对来说复杂一些，当调用完成后，无论 Token 是否充足，都会返回一个 Reservation 对象指针。
你可以调用该对象的 Delay() 方法，该方法返回了需要等待的时间，如果等待时间为 0，则说明不用等待。必须等到等待时间之后，才能进行接下来的工作。或者，如果不想等待，可以调用 Cancel() 方法，该方法会将 Token 归还。
动态调整速率
此外 Limiter 还支持调整速率和桶大小：
SetLimit(Limit)改变放入 Token 的速率SetBurst(int)改变 Token 桶大小
有了这两个方法，可以根据现有环境和条件，根据我们的需求，动态的改变 Token 桶大小和速率。
令牌桶限速器实现
了解了令牌桶如何使用后，接下来就可以直接查看下令牌桶限速器是如何实现的：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiter.go
// 令牌桶限速器，固定速率（qps)
type BucketRateLimiter struct {
// golang 自带的 Limiter
*rate.Limiter
}
var _ RateLimiter = &BucketRateLimiter{}
func (r *BucketRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
// 获取需要等待的时间（延迟），而且这个延迟是一个相对固定的周期
return r.Limiter.Reserve().Delay()
}
func (r *BucketRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
// 固定频率，不需要重试
return 0
}
func (r *BucketRateLimiter) Forget(item interface{}) {
// 不需要重试，因此也不需要忘记
}
令牌桶限速器里面直接包装一个令牌桶 Limiter 对象，直接通过 Limiter.Reserve().Delay() 方法就可以获取元素需要延迟的时间，再使用这个限速器的时候，默认初始化参数为：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiter.go
BucketRateLimiter{Limiter: rate.NewLimiter(rate.Limit(10), 100)}
通过 rate.NewLimiter 实例化，传入 r 和 b 两个参数，r 表示每秒往“”桶中填充 token 的数量，b 表示令牌桶的大小，这里可以看到默认的参数为速率为10，即每秒放入10个 bucket，桶容量大小为100。
ItemExponentialFailureRateLimiter
ItemExponentialFailureRateLimiter（指数增长限速器） 是比较常用的限速器，从字面意思解释是元素错误次数指数递增限速器，他会根据元素错误次数逐渐累加等待时间，具体实现如下：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiters.go
// 当对象处理失败的时候，其再次入队的等待时间 × 2，到 MaxDelay 为止，直到超过最大失败次数
type ItemExponentialFailureRateLimiter struct {
// 修改失败次数用到的锁
failuresLock sync.Mutex
// 记录每个元素错误次数
failures map[interface{}]int
// 元素延迟基数
baseDelay time.Duration
// 元素最大的延迟时间
maxDelay time.Duration
}
// 实现限速器的When接口
func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
// 累加错误计数
exp := r.failures[item]
r.failures[item] = r.failures[item] + 1
// 通过错误次数计算延迟时间，公式是2^i * baseDelay，按指数递增
backoff := float64(r.baseDelay.Nanoseconds()) * math.Pow(2, float64(exp))
if backoff > math.MaxInt64 {
// 最大延迟时间
return r.maxDelay
}
// 计算后的延迟值和最大延迟值之间取最小值
calculated := time.Duration(backoff)
if calculated > r.maxDelay {
return r.maxDelay
}
return calculated
}
// 元素错误次数，直接从 failures 中取
func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
return r.failures[item]
}
// 直接从 failures 删除指定元素
func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) Forget(item interface{}) {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
delete(r.failures, item)
}
从上面 When() 函数中的算法实现来看，该限速器是出现错误后不断尝试的过程，而且随着尝试次数的增加按照指数增加延迟时间。
ItemFastSlowRateLimiter
ItemFastSlowRateLimiter （快慢限速器）和 ItemExponentialFailureRateLimiter 很像，都是用于错误尝试的，但是 ItemFastSlowRateLimiter 的限速策略是尝试次数超过阈值用长延迟，否则用短延迟，不过该限速器很少使用。
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiters.go
// 快慢限速器，先以 fastDelay 为周期进行尝试，超过 maxFastAttempts 次数后，按照 slowDelay 为周期进行尝试
type ItemFastSlowRateLimiter struct {
failuresLock sync.Mutex
// 错误次数计数
failures map[interface{}]int
// 错误尝试阈值
maxFastAttempts int
// 短延迟时间
fastDelay time.Duration
// 长延迟时间
slowDelay time.Duration
}
func (r *ItemFastSlowRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
// 一样累加错误计数
r.failures[item] = r.failures[item] + 1
// 错误次数还未超过阈值
if r.failures[item] <= r.maxFastAttempts {
// 用短延迟
return r.fastDelay
}
// 超过了用长延迟
return r.slowDelay
}
func (r *ItemFastSlowRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
return r.failures[item]
}
func (r *ItemFastSlowRateLimiter) Forget(item interface{}) {
r.failuresLock.Lock()
defer r.failuresLock.Unlock()
delete(r.failures, item)
}
MaxOfRateLimiter
MaxOfRateLimiter 也可以叫混合限速器，他内部有多个限速器，选择所有限速器中速度最慢（延迟最大）的一种方案。比如内部有三个限速器，When() 接口返回的就是三个限速器里面延迟最大的。
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiters.go
// 混合限速器，选择所有限速器中速度最慢的一种方案
type MaxOfRateLimiter struct {
// 限速器数组
limiters []RateLimiter
}
func (r *MaxOfRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
ret := time.Duration(0)
// 获取所有限速器里面时间最大的延迟时间
for _, limiter := range r.limiters {
curr := limiter.When(item)
if curr > ret {
ret = curr
}
}
return ret
}
func (r *MaxOfRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
ret := 0
// Requeues 次数也是取最大值
for _, limiter := range r.limiters {
curr := limiter.NumRequeues(item)
if curr > ret {
ret = curr
}
}
return ret
}
func (r *MaxOfRateLimiter) Forget(item interface{}) {
// 循环遍历 Forget
for _, limiter := range r.limiters {
limiter.Forget(item)
}
}
混合限速器的实现非常简单，而在 Kubernetes 中默认的控制器限速器初始化就是使用的混合限速器：
// k8s.io/client-go/util/workqueue/default_rate_limiters.go
// 实例化默认的限速器，由 ItemExponentialFailureRateLimiter 和
// BucketRateLimiter 组成的混合限速器
func DefaultControllerRateLimiter() RateLimiter {
return NewMaxOfRateLimiter(
NewItemExponentialFailureRateLimiter(5*time.Millisecond, 1000*time.Second),
// 10 qps, 100 bucket 容量
&BucketRateLimiter{Limiter: rate.NewLimiter(rate.Limit(10), 100)},
)
}
func NewItemExponentialFailureRateLimiter(baseDelay time.Duration, maxDelay time.Duration) RateLimiter {
return &ItemExponentialFailureRateLimiter{
failures: map[interface{}]int{},
baseDelay: baseDelay,
maxDelay: maxDelay,
}
}
到这里我们就将限速队列分析完了，接下来我们需要了解下 WorkQueue 在控制器中是如何使用的。
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