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資訊專欄INFORMATION COLUMN

[登錄那些事] 郵件發(fā)送，限流，漏桶與令牌桶

wpw / 2663人閱讀

摘要：關(guān)于如何限速，有兩個(gè)比較出名的算法，漏桶算法與令牌桶算法，這里對其簡單介紹一下，最后再實(shí)踐在我發(fā)郵件的中以下是發(fā)送郵件的，已限制為一分鐘兩次，你可以通過修改進(jìn)行試驗(yàn)。

前段時(shí)間，我使用了 jwt 來實(shí)現(xiàn)郵箱驗(yàn)證碼的校驗(yàn)與用戶認(rèn)證與登錄，還特別寫了一篇文章作為總結(jié)。

在那篇文章中，提到了一個(gè)點(diǎn)，如何限速。

在短信驗(yàn)證碼和郵箱驗(yàn)證碼，如果不限速，被惡意攻擊造成大量的 QPS，不僅拖垮了服務(wù)，也會(huì)心疼如水的資費(fèi)。鑒于君子固窮的原則，在我的郵箱服務(wù)里加上限速。

關(guān)于如何限速，有兩個(gè)比較出名的算法，漏桶算法與令牌桶算法，這里對其簡單介紹一下，最后再實(shí)踐在我發(fā)郵件的API中

以下是發(fā)送郵件的 API，已限制為一分鐘兩次，你可以通過修改 email 進(jìn)行試驗(yàn)。你也可以在我的站點(diǎn)直接試驗(yàn)

curl "https://graphql.xiange.tech/graphql" -H "Content-Type: application/json" --data-binary "{"query":"mutation SEND($email: String!) {
  sendEmailVerifyCode (email: $email)
}","variables":{"email":"[email protected]"}}"

以下是我關(guān)于登錄實(shí)踐的系列文章

【登錄那些事】實(shí)現(xiàn) Material Design 的登錄樣式

【登錄那些事】使用 jwt 登錄與校驗(yàn)驗(yàn)證碼

【登錄那些事】郵件發(fā)送，限流，漏桶與令牌桶

本文地址：https://shanyue.tech/post/rat...

Leaky Bucket (漏桶算法)

漏桶算法表示水滴（請求）先進(jìn)入到漏桶里，漏桶（bucket）以一定的速度出水，當(dāng)漏桶中水滿時(shí)，無法再加水。

維護(hù)一個(gè)計(jì)數(shù)器作為 bucket，計(jì)數(shù)器的上限為 bucket 的大小

計(jì)數(shù)器滿時(shí)拒絕請求

每隔一段時(shí)間清空計(jì)數(shù)器

用 option 代表在 option.window 的窗口時(shí)間內(nèi)最多可以通過 option.max 次請求

以下是使用 redis 的計(jì)數(shù)器實(shí)現(xiàn)限流的偽代碼

const option = {
  max: 10,        // window 時(shí)間內(nèi)限速10個(gè)請求
  window: 1000    // 1s
}

function access(req) {
  // 根據(jù)請求生成唯一標(biāo)志
  const key = identity(req)
  // 計(jì)數(shù)器自增
  const counter = redis.incr(key)
  if (counter === 1) {
    // 如果是當(dāng)前時(shí)間窗口的第一個(gè)請求，設(shè)置過期時(shí)間
    redis.expire(key, window) 
  }
  if (counter > option.window) {
    return false
  }
  return true
}
這里有 Redis 官方使用 INCR 實(shí)現(xiàn)限流的文檔 https://redis.io/commands/INCR

此時(shí)有一個(gè)不算問題的問題，就是它的時(shí)間窗口并不是滑動(dòng)窗口那樣在桶里出去一個(gè)球，就可以再進(jìn)來一個(gè)球。而更像是一個(gè)固定時(shí)間窗口，從桶里出去一群球，再開始進(jìn)球。正因?yàn)槿绱?，它可能在固定窗口的后一半時(shí)間收到 max-1 次請求，又在下一個(gè)固定窗口內(nèi)打來 max 次請求，此時(shí)在一個(gè)隨機(jī)的窗口時(shí)間內(nèi)最多會(huì)有 2 * max - 1 次請求。

另外還有一個(gè)redis的 INCR 與 EXPIRE 的原子性問題，容易造成 Race Condition，可以通過 SETNX 來解決

redis.set(key, 0, "EX", option.window, "NX")

另外也可以通過一個(gè) LUA 腳本來搞定，顯然還是 SETNX 簡單些

local current
current = redis.call("incr",KEYS[1])
if tonumber(current) == 1 then
    redis.call("expire",KEYS[1],1)
end

為了解決 2N 的問題，可以由維護(hù)一個(gè)計(jì)數(shù)器，更改為維護(hù)一個(gè)隊(duì)列。代價(jià)是內(nèi)存占用空間過高，且更難解決 Race Condition

以下是使用 redis 的 set/get string 實(shí)現(xiàn)的限流

const option = {
  max: 10,        // window 時(shí)間內(nèi)限速10個(gè)請求
  window: 1000    // 1s
}

function access(req) {
  // 根據(jù)請求生成唯一標(biāo)志
  const key = identity(req)
  const current = Date.now()
  // cache 視為緩存對象
  // 篩選出當(dāng)前時(shí)間窗口的請求個(gè)數(shù)，每個(gè)請求標(biāo)志為時(shí)間戳的格式
  // 為了簡單這里不做 json 的序列化和反序列化了...
  const timestamps = [current].concat(redis.get("timestamps")).filter(ts => ts + option.window > current)
  if (timestamps.length > option.max) {
    return false 
  }
  // 此時(shí)讀寫不同步，會(huì)有 Race Condition 問題
  redis.set("timestamps", timestamps, "EX", option.window)
  return true
}

這里再使用一個(gè) LUA 腳本解決 Race Condition 的問題

TODO

Token Bucket (令牌桶算法)

由圖先看一看令牌桶與漏桶的不同

令牌桶初始狀態(tài) bucket 是滿的，漏桶初始狀態(tài) bucket 是空的

令牌桶在 bucket 空的時(shí)候拒絕新的請求，漏桶在 bucket 滿的時(shí)候拒絕新的請求

當(dāng)一個(gè)請求來臨時(shí)，假設(shè)一個(gè)請求消耗一個(gè)token，令牌桶的 bucket 減少一個(gè) token，漏桶增加一個(gè) token

以下使用 redis 實(shí)現(xiàn)令牌桶

TODO

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