<!-- 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 }
令牌桶和漏桶
漏桶算法 的实现往往依赖于队列,请求到达如果队列未满则直接放入队列,然后有一个处理器按照固定频率从队列头取出请求进行处理。如果请求量大,则会导致队列满,那么新来的请求就会被抛弃。
令牌桶算法 则是一个存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里添加令牌。桶中存放的令牌数有最大上限,超出之后就被丢弃或者拒绝。当流量或者网络请求到达时,每个请求都要获取一个令牌,如果能够获取到,则直接处理,并且令牌桶删除一个令牌。如果获取不到,该请求就要被限流,要么直接丢弃,要么在缓冲区等待。
令牌桶和漏桶对比
令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌,请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够,当令牌数减为零时则拒绝新的请求;漏桶则是按照常量固定速率流出请求,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时,则新流入的请求被拒绝;
令牌桶限制的是平均流入速率,允许突发请求,只要有令牌就可以处理,支持一次拿3个令牌,4个令牌;漏桶限制的是常量流出速率,即流出速率是一个固定常量值,比如都是1的速率流出,而不能一次是1,下次又是2,从而平滑突发流入速率;
令牌桶允许一定程度的突发,而漏桶主要目的是平滑流出速率;
1.依赖
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>28.1-jre</version> <optional>true</optional> </dependency>
2.示例代码
@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.测试
@RestController @RequestMapping(value = "user") public class UserController { @GetMapping public Result test2(){ System.out.println("1111"); return new Result(true,200,""); } }
http://localhost:8080/user/
如果没有result类,自己可以随便返回个字符串
4.测试结果
创建
RateLimiter提供了两个工厂方法:
一个是平滑突发限流
RateLimiter r = RateLimiter.create(5); //项目启动,直接允许5个令牌
一个是平滑预热限流
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
缺点
RateLimiter只能用于单机的限流,如果想要集群限流,则需要引入redis或者阿里开源的sentinel中间件。
TimeUnit.SECONDS);` //项目启动后3秒后才会到达设置的2个令牌
以上是SpringBoot怎么使用RateLimiter通过AOP方式进行限流的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!