SpringBoot怎麼使用RateLimiter透過AOP方式進行限流

使用RateLimiter透過AOP方式進行限流

1、引入依賴

<!-- guava 限流 -->
<dependency>
     <groupId>com.google.guava</groupId>
     <artifactId>guava</artifactId>
     <version>25.1-jre</version>
</dependency>

2、自訂註解

@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})    
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)    
@Documented    
public  @interface ServiceLimit { 
     String description()  default "";
}

3、AOP實作類別

@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;
    } 
}

4、使用

@Override
@ServiceLimit
@Transactional
    public Result startSeckil(long seckillId,long userId) {
        //todo 操作
    }

SpringBoot之限流

限流的基礎演算法

令牌桶和漏桶

• 漏桶演算法的實作往往依賴佇列，請求到達如果佇列未滿則直接放入佇列，然後有一個處理器依照固定頻率從佇列頭取出請求進行處理。如果請求量大，則會導致佇列滿，那麼新來的請求就會被拋棄。

• 令牌桶演算法 則是一個存放固定容量令牌的桶，依照固定速率在桶中加入令牌。桶中存放的令牌數有最大上限，超出之後就被丟棄或拒絕。當流量或網路請求到達時，每個請求都要取得一個令牌，如果能夠取得到，則直接處理，並且令牌桶刪除一個令牌。如果取得不到，該請求就要被限流，要麼直接丟棄，要麼在緩衝區等待。

令牌桶與漏桶比較

• #令牌桶是依照固定速率在桶中加入令牌，請求是否被處理需要看桶中令牌是否足夠，當令牌數減為零時則拒絕新的請求；漏桶則是按照常數固定速率流出請求，流入請求速率任意，當流入的請求數累積到漏桶容量時，則新流入的請求被拒絕；

• 令牌桶限制的是平均流入速率，允許突發請求，只要有令牌就可以處理，支持一次拿3個令牌，4個令牌；漏桶限制的是常量流出速率，即流出速率是一個固定常數值，例如都是1的速率流出，而不能一次是1，下次又是2，從而平滑突發流入速率；

• 令牌桶允許一定程度的突發，而漏桶主要目的是平滑流出速率；

Guava RateLimiter

1.依賴

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.1-jre</version>
    <optional>true</optional>
</dependency>

2.範例程式碼 

@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.測試

#

@RestController
@RequestMapping(value = "user")
public class UserController {
    @GetMapping
    public Result test2(){
        System.out.println("1111");
        return new Result(true,200,"");
    }
}

http://localhost:8080/user/

如果沒有result類，自己可以隨便回傳個字串

4.測試結果

##其他

創建

#RateLimiter提供了兩個工廠方法：

一個是平滑突發限流

RateLimiter r = RateLimiter.create(5); //项目启动，直接允许5个令牌

一個是平滑預熱限流

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

#缺點

RateLimiter只能用於單機的限流，如果想要集群限流，則需要引入redis或阿里開源的sentinel中間件。

TimeUnit.SECONDS);` //项目启动后3秒后才会到达设置的2个令牌

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