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ASP.NET Core 3.x 并發(fā)限制

寧夏資訊網(wǎng) 2020-03-30 17:07:28 來源: 閱讀:-

前言

Microsoft.AspNetCore.ConcurrencyLimiter AspNetCore3.0后增加的,用于傳入的請求進行排隊處理,避免線程池的不足.
我們?nèi)粘i_發(fā)中可能常做的給某web服務(wù)器配置連接數(shù)以及,請求隊列大小,那么今天我們看看如何在通過中間件形式實現(xiàn)一個并發(fā)量以及隊列長度限制.

Queue策略

添加Nuget

Install-Package Microsoft.AspNetCore.ConcurrencyLimiter

Copy public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddQueuePolicy(options =>
{
//最大并發(fā)請求數(shù)
options.MaxConcurrentRequests = 2;
//請求隊列長度限制
options.RequestQueueLimit = 1;
});
services.AddControllers();
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
//添加并發(fā)限制中間件
app.UseConcurrencyLimiter();
app.Run(async context =>
{
Task.Delay(100).Wait(); // 100ms sync-over-async

await context.Response.WriteAsync("Hello World!");
});
if (env.IsDevelopment())
{
app.UseDeveloperExceptionPage();
}

app.UseHttpsRedirection();

app.UseRouting();

app.UseAuthorization();

app.UseEndpoints(endpoints =>
{
endpoints.MapControllers();
});
}

通過上面簡單的配置,我們就可以將他引入到我們的代碼中,從而做并發(fā)量限制,以及隊列的長度;那么問題來了,他是怎么實現(xiàn)的呢?

Copy public static IServiceCollection AddQueuePolicy(this IServiceCollection services, Action configure){ services.Configure(configure); services.AddSingleton();
return services;
}

QueuePolicy采用的是SemaphoreSlim信號量設(shè)計,SemaphoreSlim、Semaphore(信號量)支持并發(fā)多線程進入被保護代碼,對象在初始化時會指定 最大任務(wù)數(shù)量,當(dāng)線程請求訪問資源,信號量遞減,而當(dāng)他們釋放時,信號量計數(shù)又遞增。

Copy ///  /// 構(gòu)造方法(初始化Queue策略) ///  ///  public QueuePolicy(IOptions options) { _maxConcurrentRequests = options.Value.MaxConcurrentRequests; if (_maxConcurrentRequests <= 0) { throw new ArgumentException(nameof(_maxConcurrentRequests), "MaxConcurrentRequests must be a positive integer."); } _requestQueueLimit = options.Value.RequestQueueLimit; if (_requestQueueLimit < 0)
{
throw new ArgumentException(nameof(_requestQueueLimit), "The RequestQueueLimit cannot be a negative number.");
}
//使用SemaphoreSlim來限制任務(wù)最大個數(shù)
_serverSemaphore = new SemaphoreSlim(_maxConcurrentRequests);
}

ConcurrencyLimiterMiddleware中間件

Copy ///  /// Invokes the logic of the middleware. ///  /// The . /// A  that completes when the request leaves.
public async Task Invoke(HttpContext context)
{
var waitInQueueTask = _queuePolicy.TryEnterAsync();

// Make sure we only ever call GetResult once on the TryEnterAsync ValueTask b/c it resets.
bool result;

if (waitInQueueTask.IsCompleted)
{
ConcurrencyLimiterEventSource.Log.QueueSkipped();
result = waitInQueueTask.Result;
}
else
{
using (ConcurrencyLimiterEventSource.Log.QueueTimer())
{
result = await waitInQueueTask;
}
}

if (result)
{
try
{
await _next(context);
}
finally
{
_queuePolicy.OnExit();
}
}
else
{
ConcurrencyLimiterEventSource.Log.RequestRejected();
ConcurrencyLimiterLog.RequestRejectedQueueFull(_logger);
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status503ServiceUnavailable;
await _onRejected(context);
}
}

每次當(dāng)我們請求的時候首先會調(diào)用_queuePolicy.TryEnterAsync(),進入該方法后先開啟一個私有l(wèi)ock鎖,再接著判斷總請求量是否≥(請求隊列限制的大小+最大并發(fā)請求數(shù)),如果當(dāng)前數(shù)量超出了,那么我直接拋出,送你個503狀態(tài);

Copy if (result)
{
try
{
await _next(context);
}
finally
{
_queuePolicy.OnExit();
}
}
else
{
ConcurrencyLimiterEventSource.Log.RequestRejected();
ConcurrencyLimiterLog.RequestRejectedQueueFull(_logger);
context.Response.StatusCode = StatusCodes.Status503ServiceUnavailable;
await _onRejected(context);
}

問題來了,我這邊如果說還沒到你設(shè)置的大小呢,我這個請求沒有給你服務(wù)器造不成壓力,那么你給我處理一下吧.
await _serverSemaphore.WaitAsync();異步等待進入信號量,如果沒有線程被授予對信號量的訪問權(quán)限,則進入執(zhí)行保護代碼;否則此線程將在此處等待,直到信號量被釋放為止

Copy lock (_totalRequestsLock)
{
if (TotalRequests >= _requestQueueLimit + _maxConcurrentRequests)
{
return false;
}
TotalRequests++;
}
//異步等待進入信號量,如果沒有線程被授予對信號量的訪問權(quán)限,則進入執(zhí)行保護代碼;否則此線程將在此處等待,直到信號量被釋放為止
await _serverSemaphore.WaitAsync();
return true;
}

返回成功后那么中間件這邊再進行處理,_queuePolicy.OnExit();通過該調(diào)用進行調(diào)用_serverSemaphore.Release();釋放信號燈,再對總請求數(shù)遞減

Stack策略

再來看看另一種方法,棧策略,他是怎么做的呢?一起來看看.再附加上如何使用的代碼.

Copy public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddStackPolicy(options =>
{
//最大并發(fā)請求數(shù)
options.MaxConcurrentRequests = 2;
//請求隊列長度限制
options.RequestQueueLimit = 1;
});
services.AddControllers();
}

通過上面的配置,我們便可以對我們的應(yīng)用程序執(zhí)行出相應(yīng)的策略.下面再來看看他是怎么實現(xiàn)的呢

Copy public static IServiceCollection AddStackPolicy(this IServiceCollection services, Action configure) { services.Configure(configure); services.AddSingleton();
return services;
}

可以看到這次是通過StackPolicy類做的策略.來一起來看看主要的方法

Copy ///  /// 構(gòu)造方法(初始化參數(shù)) ///  ///  public StackPolicy(IOptions options) { //棧分配 _buffer = new List();
//隊列大小
_maxQueueCapacity = options.Value.RequestQueueLimit;
//最大并發(fā)請求數(shù)
_maxConcurrentRequests = options.Value.MaxConcurrentRequests;
//剩余可用空間
_freeServerSpots = options.Value.MaxConcurrentRequests;
}

當(dāng)我們通過中間件請求調(diào)用,_queuePolicy.TryEnterAsync()時,首先會判斷我們是否還有訪問請求次數(shù),如果_freeServerSpots>0,那么則直接給我們返回true,讓中間件直接去執(zhí)行下一步,如果當(dāng)前隊列=我們設(shè)置的隊列大小的話,那我們需要取消先前請求;每次取消都是先取消之前的保留后面的請求;

Copy public ValueTask TryEnterAsync() { lock (_bufferLock) { if (_freeServerSpots > 0) { _freeServerSpots--; return _trueTask; } // 如果隊列滿了,取消先前的請求 if (_queueLength == _maxQueueCapacity) { _hasReachedCapacity = true; _buffer[_head].Complete(false); _queueLength--; } var tcs = _cachedResettableTCS ??= new ResettableBooleanCompletionSource(this); _cachedResettableTCS = null; if (_hasReachedCapacity || _queueLength < _buffer.Count)
{
_buffer[_head] = tcs;
}
else
{
_buffer.Add(tcs);
}
_queueLength++;
// increment _head for next time
_head++;
if (_head == _maxQueueCapacity)
{
_head = 0;
}
return tcs.GetValueTask();
}
}

當(dāng)我們請求后調(diào)用_queuePolicy.OnExit();出棧,再將請求長度遞減

Copy public void OnExit()
{
lock (_bufferLock)
{
if (_queueLength == 0)
{
_freeServerSpots++;

if (_freeServerSpots > _maxConcurrentRequests)
{
_freeServerSpots--;
throw new InvalidOperationException("OnExit must only be called once per successful call to TryEnterAsync");
}

return;
}

// step backwards and launch a new task
if (_head == 0)
{
_head = _maxQueueCapacity - 1;
}
else
{
_head--;
}
//退出,出棧
_buffer[_head].Complete(true);
_queueLength--;
}
}

總結(jié)

基于棧結(jié)構(gòu)的特點,在實際應(yīng)用中,通常只會對棧執(zhí)行以下兩種操作:

  • 向棧中添加元素,此過程被稱為"進棧"(入?;驂簵#?;
  • 從棧中提取出指定元素,此過程被稱為"出棧"(或彈棧);

隊列存儲結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)有以下兩種方式:

  • 順序隊列:在順序表的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的隊列結(jié)構(gòu);
  • 鏈隊列:在鏈表的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的隊列結(jié)構(gòu);

(正文已結(jié)束)

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