算法原理

固定窗口算法又称计数器算法，是一种简单的限流算法。在单位时间内设定一个阈值和一个计数值，每收到一个请求则计数值加一，如果计数值超过阈值则触发限流，如果达不到则请求正常处理，进入下一个单位时间后，计数值清零，重新累计。

如上图所示，时间单位是1秒，阈值是3。

• 第1秒3个请求，不会触发限流；

• 第2秒1个请求，不会触发限流；

• 第3秒4个请求，这一秒的前3个请求正常处理，第4个请求触发限流，会被拒绝处理。

• 后续第4秒、第5秒不会触发限流，所有请求正常处理。

算法实现

这里讲两种实现方法：进程内即内存固定窗口算法、基于Redis的固定窗口算法。

进程内即内存固定窗口算法

使用字典，Key是限流目标，Value包括计数值和过期时间。处理请求时，首先从请求中提取限流目标，然后根据限流目标去字典中查找，如果不存在，则添加一个字典项，计数值是1，过期时间是当前时间+限流单位时间；如果存在，则检查是否过期，如果过期，则计数值归1，过期时间是当前时间+限流单位时间，如果未过期，则仅计数值加1。这里需要注意多线程问题，读写数据时需要加锁。

在C#语言中可以使用MemoryCache，它的缓存项有一个过期时间，不需要自己回收过期的项目。

进程内计数的方法最适合单实例处理的程序限流，多实例处理的情况下可能每个实例收到的请求数不均匀，不能保证限流效果。

基于Redis的固定窗口算法

Redis作为KV存储，类似于字典，而且也自带过期时间。处理请求时，首先从请求中提取限流目标，然后根据限流目标去Redis中查找，如果不存在，则添加KV项，Value值是1，过期时间是当前时间+限流单位时间；如果存在，则Value值加1。

这些操作逻辑可以封装在一个Lua script中，因为Lua script在Redis中执行时也是原子操作，所以Redis的限流计数在分布式处理时天然就是准确的。

算法应用

这里以限流组件 FireflySoft.RateLimit 为例，实现ASP.NET Core中的固定窗口限流。

1、安装Nuget包

有多种安装方式，选择自己喜欢的就行了。

包管理器命令：

Install-Package FireflySoft.RateLimit.AspNetCore

或者.NET命令:

dotnet add package FireflySoft.RateLimit.AspNetCore

或者项目文件直接添加：

<ItemGroup>
<PackageReference Include="FireflySoft.RateLimit.AspNetCore" Version="2.*" />
</ItemGroup>

2、使用中间件

在Startup中使用中间件，演示代码如下（下边会有详细说明）：

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
        {
           ...
           app.AddRateLimit(new InProcessFixedWindowAlgorithm(
                new[] {
                    new FixedWindowRule()
                    {
                        ExtractTarget = context =>
                        {
                        		// 提取限流目标
                            return (context as HttpContext).Request.Path.Value;
                        },
                        CheckRuleMatching = context =>
                        {
                        		// 判断当前请求是否需要限流处理
                            return true;
                        },
                        Name="fixed window limit rule",
                        LimitNumber=30, // 限流阈值
                        StatWindow=TimeSpan.FromSeconds(1) // 限流单位时间
                    }
                })
            );
            ...
        }

public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
        {
            ...
            app.UseRateLimit();
            ...
        }

如上需要先注册服务，然后使用中间件。

注册服务的时候需要提供限流算法和对应的规则：

• 这里使用进程内固定窗口算法InProcessFixedWindowAlgorithm，还可以使用RedisFixedWindowAlgorithm，需要传入一个Redis连接。
• 限流阈值是30，限流单位时间是1秒。
• ExtractTarget用于提取限流目标，这里是每个不同的请求Path。如果有IO请求，这里还支持对应的异步方法ExtractTargetAsync。
• CheckRuleMatching用于验证当前请求是否限流。如果有IO请求，这里还支持对应的异步方法CheckRuleMatchingAsync。
• 默认被限流时会返回HttpStatusCode 429，可以在AddRateLimit时使用可选参数error自定义这个值，以及Http Header和Body中的内容。

基本的使用就是上边例子中的这些了。

如果还是基于传统的.NET Framework，则需要在Application_Start中注册一个消息处理器RateLimitHandler，算法和规则部分都是共用的，具体可以看Github上的使用说明：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit#aspnet

FireflySoft.RateLimit 是一个基于 .NET Standard 的限流类库，其内核简单轻巧，能够灵活应对各种需求的限流场景。

其主要特点包括：

• 多种限流算法：内置固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四种算法，还可自定义扩展。
• 多种计数存储：目前支持内存、Redis两种存储方式。
• 分布式友好：通过Redis存储支持分布式程序统一计数。
• 限流目标灵活：可以从请求中提取各种数据用于设置限流目标。
• 支持限流惩罚：可以在客户端触发限流后锁定一段时间不允许其访问。
• 动态更改规则：支持程序运行时动态更改限流规则。
• 自定义错误：可以自定义触发限流后的错误码和错误消息。
• 普适性：原则上可以满足任何需要限流的场景。

Github开源地址：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit