找个正规网赌平台什么样模拟会话级此外信号量

当今,因为各种因素,你无法不对一个请求或者措施进行频率上的拜会限制。
比如,
你对外提供了一个API接口,注册用户每分钟最多能够调用100次,非注册用户每分钟最多能够调用10次。
比如,
有一个分外吃服务器资源的法子,在同一时刻不可以领先10民用调用这多少个模式,否则服务器满载。
例如, 有局部奇异的页面,访客并不可能反复的拜会或发言。
诸如, 秒杀活动等举行。
譬如说
,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。
如上各种的比喻,也就是说,如何从一个断面的角度对调用的章程举行频率上的界定。而对效能限制,服务器层面都有最直接的缓解方法,现在自我说的则是代码层面上的频率管控。

正文给出五个示范,一个是基于单机环境的贯彻,第二个则是遵照分布式的Redis实现


以率先个API接口需求为例,先说下单机环境下的实现。
按部就班惯性思维,大家本来会想到缓存的超时策略这种办法,不过严俊来讲就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
是应用程序级另外Asp.Net的缓存技术,通过这多少个技能可以发明五个缓存对象,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消失(也就是当您拜访该目的的时候为Null)

  为什么如此说吗?比如对某个方法(方法名:GetUserList)大家要开展1分钟最多10次的界定,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,我们就先判断这一个Cache对象的值是否高于10,假诺抢先10就不进行GetUserList方法,假诺低于10则允许实施。每当访问该目的的时候如若不存在或者逾期就新建,那样循环,则该目的永远不容许领先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   }

这般的合计及实现相对来说至极简单,不过依照这样的一个模子设定,那么就会出现这种气象:

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如上图,每个点代表几遍访问请求,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,该目标消失,然后大家跟着访问,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秒之内走访了3次。

遵照这种简单缓存过期策略的模型,在这2分钟内,我们即便平均每分钟都访问了10次,满意那个规定,可是如若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!远远超越了我们设置的
1分钟最多访问10次的 限制。

 

那么哪些正确的来化解地方的问题啊?我们得以通过模拟对话级另外信号量这一招数,这也就是我们后天的核心了。
   什么是信号量?仅就以代码而言,  static
SemaphoreSlim semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(5); 
它的意趣就象征在多线程境况下,在此外一每天,只可以同时5个线程去做客。

 

4容器4线程模型

今昔,在落实代码的事先我们先规划一个模子。

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  假如我们有一个用户A的管道,这些管道里装着用户A的请求,比如用户A在一分钟发出了10次呼吁,那么每一个请求过来,管道里的要素都会多一个。但是我们设定这些管道最四只可以容纳10个因素,而且每个元素的存活期为1秒,1秒后则该因素消失。那么如此设计的话,无论是速率依旧多少的突进,都会有管道长度的范围。这样一来,无论从哪一个岁月节点如故时间距离出发,这一个管道都能满意我们的效用限制要求。

而这边的管道,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。这些会话id依据自己场景所定,可以是sessionId,能够是ip,也足以是token。

这就是说既然这些管道是会话级其它,我们必定得需要一个容器,来装这多少个管道。现在,我们以IP来命名会话管道,并把持有的管道都装载在一个容器中,如图

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而基于刚才的设定,大家还需要对容器内的每条管道的要素举行拍卖,把过期的给删除掉,为此,还需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。而当管道的元素为0时,大家就清掉该管道,以便节省容器空间。

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当然,由于用户量多,一个容器内可能存在上万个管道,那几个时候偏偏用一个器皿来装载来清理,在效能上明确是不够的。这个时候,大家就得对容器举行横向扩大了。

  比如,我们得以按照Cpu大旨数自动生成对应的数额的容器,然后遵照一个算法,对IP来拓展导流。我眼前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,那多少个算法会对IP举行处理,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。

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那么,最后就形成了俺们的4容器4线程模型了。

现今,着眼于编码实现:

  首先大家需要一个能承载这些器皿的载体,这一个载体类似于连接池的定义,可以依照局部亟待自动生成适应数量的容器,假若有特殊要求的话,还可以够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督查和调度。如若真要做这样一个连串,那么
容器的调度 和 线程的调度功用是不可或缺的,而本Demo则是成功了首要效率,像容器和线程在代码中本身也没剥离开来,算法也是一向写死的,实际设计中,对算法的设计仍旧很关键的,还有多线程模型中,如何上锁才能让效率最大化也是首要的。

而这边为了案例的直观就一贯写死成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
     }
}

前几日,大家假使 有编号为 0 到 40 这样的 41个用户。那么那几个导流算法
我也就一向写死,编号0至9的用户
将他们的哀告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放到第六个容器,编号30~40的用户放到第六个容器。

这就是说那个代码就是这样的:

 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,都必须调用一个格局,用于辨别管道数量。假如管道数量已经超出10,则呼吁战败,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。

那边,对容器的选型用线程安全的ConcurrentDictionary类。
  线程安全:当两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rWriterLockSlim:较ReaderWriterLock优化的读写锁,多少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通过这些方法:

 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,为了在前边的线程遍历删除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没有推出List集合类的线程安全(此地我表明下:之所以不用ConcurrentBag是因为要确保count和add的一致性,这里补充一下),所以自己新建了一个持续于List<T>的平安项目,在此处
封装了3个需要采纳的艺术。

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);
             }
         }
     }
   );
 }

终极,是效果图,一个是依照控制台的,还一个是基于Signalr的。

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分布式下Redis

上边介绍了一种频率限制的模子,分布式与单机相相比,无非就是载体不同,我们只要把这些容器的载体从程序上移植出来,来弄成一个单身的劳务依然直接借用Redis也是行得通的。

此地就介绍分布式情形下,Redis的落实。

不同于Asp.Net的多线程模型,大概因为Redis的各类类型的要素分外粒度的操作导致各个加锁的错综复杂,所以在网络请求处理这块Redis是单线程的,基于Redis的贯彻则因为单线程的原故在编码角度不用太多着想到与逻辑无关的题材。

  简单介绍下,Redis是一个内存数据库,这么些数据库属于非关系型数据库,它的概念不同于一般的我们体会的Mysql
Oracle
SqlServer关系型数据库,它没有Sql没有字段名尚未表名那些概念,它和HttpRun提姆(Tim)e.Cache的概念差不多一样,首先从操作上属于键值对情势,就如
Cache[“键名”]
这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,它援助五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及sorted
set(有序聚集)。

前些天要说的是Sorted
set有序聚集,有序聚集相比较其余的聚众类型的特殊点在于,使用有序聚集的时候还是可以给插入的元素指定一个
积分score,大家把这些积分score通晓为排体系,它里面会对积分进行排序,积分允许再度,而有序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时间的元素举行清理。因为规定有序聚集中的元素只可以是唯一值,所以在赋值方面如倘诺满意uuid即可。

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这就是说用Redis来兑现的代码那就是相近这种:

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通过using语法糖实现IDisposable而卷入的Redis分布式锁,然后里面正常的逻辑判断。

诸如此类的代码即便也能到位效能,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两次发出一次呼吁比较,能无法透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模式开放,
其设计目标是为了放置应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩张和定制效率。
  大致意思就是,直接向Redis发送一段脚本或者让它从来本地读取一段脚本从而直接实现所有的逻辑。

/// <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就是讲明一个为名uu的变量的意趣,redis.call就是redis命令,这段脚本意思就是一旦
大于10(AccountNum) 就重临1   否则就大增一条集合中的元素 并重临 空。

管道内元素处理的办法就是:

 /// <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脚本的款式来成功了方方面面过程,因为Redis的网络模型原因,所以把LuaForeachRemove方法给指出来做个服务来单独处理即可。至于这种多容器多线程的落实,则一心可以开四个Redis的实例来落实。最终放上效果图。

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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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