何为过载保护？所谓“过载”，即需求超过了负载能力;而“保护”则是指当“过载”发生了，采取必要的措施保护自己不受“伤害”。在计算机领域，尤其是分布式系统领域，“过载保护”是一个重要的概念。一个不具备“过载保护”功能的系统，是非常危险和脆弱的，很可能由于瞬间的压力激增，引起“雪崩效应”，导致系统的各个部分都同时崩溃，停止服务。这就好像在没有保险丝的保护下，电压突然变高，导致所有的电器都会被损坏一样，“过载保护”功能是系统的“保险丝”。

去年开始，写了一个RPC服务框架，用以承接各个业务系统在其上进行各类业务服务接口的开发与部署，供远端调用。之于此类的框架，“过载保护”就是一个必须具备的功能特性，用以保护底层提供服务的业务系统不受“恶意”调用或突发性调用的破坏。而在整个实现整个功能的过程中，我发现实现“过载保护”算法是一个很有趣也比较有挑战的活。今天就稍微介绍一下这方面的算法吧。

可能跟大多数人一样，拿到这个算法需求很容易想到一个简单而又有点粗暴的算法：设置一个单位时间（如10s）内的最大访问量，并维护一个单位时间里的计数器，当访问请求到达时，先判断单位控制时间是否已经超时，如果已经超时，重置计数器为0;否则，将计数器加1,并判断计数器的值是否超过最大访问量设置，如超过，则拒绝访问。

具体的伪代码如下：（当然，具体的代码实现还有考虑并发的情况）

long timeStamp=getNowTime();
int reqCount=0;
const int maxReqCount=10000;//时间周期内最大请求数
const long effectiveDuration=10;//时间控制周期

bool grant(){
    long now=getNowTime();
    if (now <timeStamp+effectiveDuration){//在时间控制范围内
        reqCount++;
        return reqCount>maxReqCount;//当前时间范围内超过最大请求控制数
    }else{
        timeStamp=now;//超时后重置
        reqCount=0;
        return true;
    }
}

该算法实现确实是实现了“单位时间里最大访问量控制”这一需求，但是，仔细研究下，发现它在两个单位时间的临界值上的处理是有缺陷的。如：设需要控制的最大请求数为1w, 在第一个单位时间的最后一秒里达到的请求数为1w,接下来第二个单位时间内的第一秒里达到请求数也是1w,由于超时重置发生在两个单位时间之间，所以这2w个请求都将通过控制，也就是说在2s里处理2w个请求，与我们设置的10s里1w个请求的需求相违背。

换句话说，这个算法，对请求的控制不够平滑。那是不是还有更平滑的算法呢？有，漏桶算法（Leaky Bucket）就是其一。

（图来自wikipedia）

如上图所示，我们假设系统是一个漏桶，当请求到达时，就是往漏桶里“加水”，而当请求被处理掉，就是水从漏桶的底部漏出。水漏出的速度是固定的，当“加水”太快，桶就会溢出，也就是“拒绝请求”。从而使得桶里的水的体积不可能超出桶的容量。

上面的分析可以看出，该算法存在三个变量：桶的容量capacity，水漏出的速度rate，以及当前的水量water。

算法伪代码如下：

long timeStamp=getNowTime();        
int capacity;        // 桶的容量
int rate ;          //水漏出的速度
int water;          //当前水量

bool grant() {
  //先执行漏水，因为rate是固定的，所以可以认为“时间间隔*rate”即为漏出的水量
  long  now = getNowTime();
  water = max(0, water- (now - timeStamp)*rate);
  timeStamp = now;

  if (water < capacity) { // 水还未满，加水
    water ++;
    return true;
  } else {
    return false;//水满，拒绝加水
  }
}

以上算法，我们可以通过调整capacity的值，来控制系统处理的最大请求数。而上文我们提到的时间边界处理的不够平滑问题，也可以很好的解决了，因为在每次进桶前都将执行“漏水”的操作，时间的切片不再是一个固定的值。

如果你现在正在维基百科上查看“漏桶算法”的篇章，你会发现有一个与“漏桶算法”相关联的算法叫令牌桶(Tocken Bucket)算法。令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。从原理上看，令牌桶算法和漏桶算法是相反的，一个“进水”，一个是“漏水”。

令牌桶算法伪代码如下，跟漏桶算法很相似：

long timeStamp=getNowTime();        
int capacity;              // 桶的容量
int rate ;              //令牌放入速度
int tokens;            //当前水量

bool grant() {
  //先执行添加令牌的操作
  long  now = getNowTime();
  tokens = max(capacity, tokens+ (now - timeStamp)*rate);
  timeStamp = now;
  //令牌已用完，拒绝访问
  if(tokens<1){
    return false;
  }else{//还有令牌，领取令牌
    tokens--;
    retun true;
  }
}

以上是关于漏桶算法和令牌桶算法的基本介绍，你趋向于用哪个呢？我现在用的是“漏桶”，没有什么原因，因为我首先看到的它，然后才看到“令牌桶”。但当然，实现这两个算法后，离真正的过载保护还有许多工程上的问题需要解决，比如当系统是多个节点组成的集群来提供服务时，我们需要统一的存储（一般用Redis之类的内存级存储较为合适）来维护当前桶的状态。