《RPC手撸专栏》第fix-05章：修复基于计数器的限流策略不起作用的问题

作者：冰河
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大家好，我是冰河~~

在写《RPC手撸专栏》的过程中，针对专栏版本的代码，在书写的过程中，会提前埋一些坑进去，使各位星球的小伙伴在调试代码的过程中，能够自己去发现问题，并且分析问题，最好也能够自己解决问题。经过自己发现问题->分析问题->解决问题的过程，能够提升大家对于RPC框架源码的参与过程，更重要的是，能够不断提升大家自己发现问题、分析问题和解决问题的能力，这种能够力才是程序员最核心的竞争力。

一、问题描述

本章要解决什么问题呢？

在设计上，基于计数器的限流策略，要实现的逻辑就是在一段时间内，最多允许通过多少个请求，如果请求的数量在这段时间内，达到了上限，就需要触发限流的操作。但是，在实际实现过程中，会出现在这段时间内，达到请求数量的上限时，没有触发限流的问题。

二、问题分析

这个问题是如何产生的呢？

要想分析问题产生的根源，我们先来看看服务提供者和服务消费者是如何整合服务限流的，在服务提供者和服务消费中，会通过如下的代码逻辑来整合服务限流。

（1）初始化SPI接口对象

private boolean enableRateLimiter;
private RateLimiterInvoker rateLimiterInvoker;
private void initRateLimiter(String rateLimiterType, int permits, int milliSeconds) {
    if (enableRateLimiter){
        rateLimiterType = StringUtils.isEmpty(rateLimiterType) ? RpcConstants.DEFAULT_RATELIMITER_INVOKER : rateLimiterType;
        this.rateLimiterInvoker = ExtensionLoader.getExtension(RateLimiterInvoker.class, rateLimiterType);
        this.rateLimiterInvoker.init(permits, milliSeconds);
    }
}

（2）整合限流功能

if (enableRateLimiter){
    if (rateLimiterInvoker.tryAcquire()){
        try{
            //限流获取到资源后，执行后续的业务逻辑
        }finally {
            rateLimiterInvoker.release();
        }
    }else {
        //执行限流失败的处理策略
    }
}

可以看到，在限流操作中，只有获取到资源后，才能继续执行业务逻辑，执行完毕后，会在finally{}代码块中释放资源。

注意：服务提供者整合服务限流的逻辑位于：bhrpc-provider-common工程下的io.binghe.rpc.provider.common.handler.RpcProviderHandler类中，而服务提供者整合服务限流的逻辑位于：bhrpc-proxy-api工程下的io.binghe.rpc.proxy.api.object.ObjectProxy类中，大家自行查阅对应源码工程中的代码，这里不再赘述。

接下来，我们再来看看基于计数器的限流策略实现类CounterRateLimiterInvoker，CounterRateLimiterInvoker类的源码详见：bhrpc-ratelimiter-counter工程下的io.binghe.rpc.ratelimiter.counter.CounterRateLimiterInvoker，修改前的源码如下所示。

@SPIClass
public class CounterRateLimiterInvoker extends AbstractRateLimiterInvoker {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CounterRateLimiterInvoker.class);
    private final AtomicInteger currentCounter = new AtomicInteger(0);
    private volatile long lastTimeStamp = System.currentTimeMillis();
	private final ThreadLocal<Boolean> threadLocal = new ThreadLocal<>();

    @Override
    public boolean tryAcquire() {
        logger.info("execute counter rate limiter...");
        //获取当前时间
        long currentTimeStamp = System.currentTimeMillis();
        //超过一个执行周期
        if (currentTimeStamp - lastTimeStamp >= milliSeconds){
            lastTimeStamp = currentTimeStamp;
            currentCounter.set(0);
            return true;
        }
        //当前请求数小于配置的数量
        if (currentCounter.incrementAndGet() <= permits){
            threadLocal.set(true);
            return true;
        }
        return false;
    }

    @Override
    public void release() {
       if (threadLocal.get()){
            try {
                currentCounter.decrementAndGet();
            }finally {
                threadLocal.remove();
            }
        }
    }
}

结合前面的代码分析得出结论：当请求获取到限流资源，执行完业务逻辑后，就会在finally代码块中调用release()方法释放资源，则后续的请求就会再次获取到限流资源，继续执行后续的业务逻辑，达不到限流的效果。

三、问题解决

问题该如何解决呢？

经过上面的分析后，解决问题就变得非常简单了，就是在bhrpc-ratelimiter-counter工程下的io.binghe.rpc.ratelimiter.counter.CounterRateLimiterInvoker类中的实现逻辑中，去除threadLocal相关的操作，修改后的源码如下所示。

@SPIClass
public class CounterRateLimiterInvoker extends AbstractRateLimiterInvoker {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CounterRateLimiterInvoker.class);
    private final AtomicInteger currentCounter = new AtomicInteger(0);
    private volatile long lastTimeStamp = System.currentTimeMillis();

    @Override
    public boolean tryAcquire() {
        logger.info("execute counter rate limiter...");
        //获取当前时间
        long currentTimeStamp = System.currentTimeMillis();
        //超过一个执行周期
        if (currentTimeStamp - lastTimeStamp >= milliSeconds){
            lastTimeStamp = currentTimeStamp;
            currentCounter.set(0);
            return true;
        }
        //当前请求数小于配置的数量
        if (currentCounter.incrementAndGet() <= permits){
            return true;
        }
        return false;
    }

    @Override
    public void release() {
        //TODO ignore
    }
}

此时，问题解决。

四、问题总结

修改完问题不总结下怎么行？

我们自己手写的RPC框架不是一蹴而就的，它是一个不断优化和不断调整的过程，冰河也会将这些调整的过程整理好分享给各位星球的小伙伴。

总之，我们写的RPC框架正在一步步实现它该有的功能。

最后，我想说的是：学习《RPC手撸专栏》一定要塌下心来，一步一个脚印，动手实践，认真思考，遇到不懂的问题，可以直接到星球发布主题进行提问。一定要记住：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行的道理。否则，一味的CP，或者光看不练，不仅失去了学习的意义，到头来更是一无所获。

好了，本章就到这里吧，我是冰河，我们下一章见~~

五、关于星球

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好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~

写在最后

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