java - Guava RateLimiter 预热说明

Question

鉴于我正在使用 Guava 速率限制器和预热，我正在尝试找出一种方法来计算在特定时间会发生多少 QPS。我看了评论here ，但我仍然不清楚。希望这里有人可以为我澄清。

我的用例:

我调用了一个具有 50 TPS 限制的外部服务。需要注意的是，我们调用它们的前 500 次必须远低于 50 TPS，之后我们可以恢复 50TPS。 (如果有比使用速率限制器更好的解决方案，我很想听听!)

伪代码:

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(50.0, 10, minutes);
for (String customerId : customerList) {
    rateLimiter.acquire();
    // call external service
}

假设我们仅使用一个线程执行此操作。有没有办法计算给定时间的 TPS(QPS)？ 3分钟后？ 5分钟后？等等

Answer 1

具有 warmupPeriod 的 RateLimiter 的冷(最小)速率是稳定(最大)速率的 1/3(这源自 coldFactor 硬编码为 RateLimiter.java:147-184 中的 3.0 )。在饱和需求(即不间断的许可证请求)下，速率将以恒定速率增加，直到达到稳定(最大)速率。

因为这是 linear equation我们可以将其写成 y = m * x + b 的形式，其中

• y(又名 y(x))或 qps(t))是给定饱和周期(例如3分钟内)，
• m 是从冷(最小)速率到稳定(最大)速率的变化率，
• x(或t)是饱和需求下耗时，
• b 是我们的冷(最小)速率(稳定(最大)速率的 1/3)。

总而言之，我们有 qps(t) = (stableRate - ColdRate)/WarmupPeriod * saturatedPeriod + ColdRate，其中 coldRate = stableRate/3。

因此，对于您的示例，我们可以在 3 分钟内获得预期的 QPS:

qps(3) = (50.0 - 50.0/3.0) / 10.0 * 3.0 + 50.0/3.0 ~= 26.6666

这是 Java 中的实现:

/**
 * Calculates the expected QPS given a stableRate, a warmupPeriod, and a saturatedPeriod.
 * <p>
 * Both specified periods must use the same time unit.
 *
 * @param stableRate      how many permits become available per second once stable
 * @param warmupPeriod    the duration of the period where the {@code RateLimiter} ramps up
 *                        its rate, before reaching its stable (maximum) rate
 * @param saturatedPeriod the duration of the period for which the {@code RateLimiter} has
 *                        been under saturated demand starting from a cold state
 * @return The expected QPS assuming saturated demand starting from a cold state
 */
public static double qps(double stableRate, double warmupPeriod, double saturatedPeriod) {
    if (saturatedPeriod >= warmupPeriod) {
        return stableRate;
    }
    double coldRate = stableRate / 3.0;
    return (stableRate - coldRate) * saturatedPeriod / warmupPeriod + coldRate;
}

请注意，在实践中使用单个线程，您将无法满足 RateLimiter 的需求，因此您的实际 QPS 将略低于预期，并且很少(如果有的话)实际达到稳定(最大)速率。但是，使用多个线程将允许您始终有待处理的许可请求并满足需求。