<!-- guava 限流 --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>25.1-jre</version> </dependency>
@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface ServiceLimit { String description() default ""; }
@Component @Scope @Aspect public class LimitAspect { 每秒只发出5个令牌,此处是单进程服务的限流,内部采用令牌捅算法实现 private static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); //Service层切点 限流 @Pointcut("@annotation(com.itstyle.seckill.common.aop.ServiceLimit)") public void ServiceAspect() { } @Around("ServiceAspect()") public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) { Boolean flag = rateLimiter.tryAcquire(); Object obj = null; try { if(flag){ obj = joinPoint.proceed(); } } catch (Throwable e) { e.printStackTrace(); } return obj; } }
@Override @ServiceLimit @Transactional public Result startSeckil(long seckillId,long userId) { //todo 操作 }
トークン バケットとリーキー バケット
リーキー バケット アルゴリズムの実装はキューに依存することが多く、リクエストが到着すると、キューがいっぱいでない場合は直接キューに入れられ、プロセッサがキューの先頭からリクエストを取り出します。固定周波数で処理します。リクエストの量が多い場合、キューがいっぱいになり、新しいリクエストは破棄されます。
トークンバケットアルゴリズムは、固定容量のトークンを保管するバケットであり、トークンは固定レートでバケットに追加されます。バケットに保存されるトークンの数には上限があり、超過すると破棄または拒否されます。トラフィックまたはネットワーク リクエストが到着すると、各リクエストはトークンを取得する必要があります。トークンを取得できる場合は、直接処理され、トークン バケットからトークンが削除されます。取得できない場合、リクエストはフロー制限され、直接破棄されるか、バッファ内で待機されます。
トークン バケットとリーキー バケットの比較
トークン バケットは、固定レートでバケットにトークンを追加します。リクエストが処理されるかどうかは、バケット内に十分なトークンがあるかどうかによって異なります。トークンの数がゼロに減少すると、新しいリクエストは拒否されます。リーキー バケットは一定の固定レートでリクエストを流出させ、受信リクエストのレートは任意です。受信リクエストの数が蓄積される リーキー バケットの容量に達すると、新しい受信リクエストは拒否されます;
トークン バケットは平均流入速度を制限し、突然のリクエストを許可します。サポート 一度に 3 トークンまたは 4 トークンを取得します。リーキー バケットは一定の流出レートを制限します。つまり、流出レートは固定された一定値です。たとえば、常に一定のレートで流出します。 1 ですが、一度は 1 で次回は 2 になることはできません。これにより、バースト流入率が平滑化されます。
トークン バケットは、ある程度のバーストを許容しますが、リーキーの主な目的は、バケットは流出速度を平滑化するためのものです;
1. 依存関係
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>28.1-jre</version> <optional>true</optional> </dependency>
2. サンプルコード
@Slf4j @Configuration public class RequestInterceptor implements HandlerInterceptor { // 根据字符串分不同的令牌桶, 每天自动清理缓存 private static LoadingCache<String, RateLimiter> cachesRateLimiter = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) //设置缓存个数 /** * expireAfterWrite是在指定项在一定时间内没有创建/覆盖时,会移除该key,下次取的时候从loading中取 * expireAfterAccess是指定项在一定时间内没有读写,会移除该key,下次取的时候从loading中取 * refreshAfterWrite是在指定时间内没有被创建/覆盖,则指定时间过后,再次访问时,会去刷新该缓存,在新值没有到来之前,始终返回旧值 * 跟expire的区别是,指定时间过后,expire是remove该key,下次访问是同步去获取返回新值; * 而refresh则是指定时间后,不会remove该key,下次访问会触发刷新,新值没有回来时返回旧值 */ .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS) .build(new CacheLoader<String, RateLimiter>() { @Override public RateLimiter load(String key) throws Exception { // 新的字符串初始化 (限流每秒2个令牌响应) return RateLimiter.create(2); } }); @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { log.info("request请求地址path[{}] uri[{}]", request.getServletPath(), request.getRequestURI()); try { String str = "hello"; // 令牌桶 RateLimiter rateLimiter = cachesRateLimiter.get(str); if (!rateLimiter.tryAcquire()) { System.out.println("too many requests."); return false; } } catch (Exception e) { // 解决拦截器的异常,全局异常处理器捕获不到的问题 request.setAttribute("exception", e); request.getRequestDispatcher("/error").forward(request, response); } return true; } }
3. Test
@RestController @RequestMapping(value = "user") public class UserController { @GetMapping public Result test2(){ System.out.println("1111"); return new Result(true,200,""); } }
http://localhost:8080/user/
結果クラスがない場合は、単に文字列を返すことができます
#4. テスト結果
その他作成# #RateLimiter には 2 つのファクトリーメソッドが用意されています。
1 つはスムーズなバースト電流制限です
RateLimiter r = RateLimiter.create(5); //项目启动,直接允许5个令牌
1 つはスムーズな予熱電流制限です
RateLimiter r = RateLimiter.create(2, 3, TimeUnit.SECONDS); //项目启动后3秒后才会到达设置的2个令牌欠点
RateLimiter は、クラスターが必要な場合、単一マシンの電流制限にのみ使用できます。電流制限を行うには、redis または Alibaba のオープンソース センチネル ミドルウェアを導入する必要があります。
rree以上がSpringBoot は RateLimiter をどのように使用して AOP を流れる電流を制限しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。