SpringBoot如何使用RateLimiter通过AOP方式进行限流

目录使用RateLimiter通过AOP方式进行限流1、引入依赖2、自定义注解3、AOP实现类4、使用SpringBoot之限流限流的基础算法Guava RateLimiter其他

使用RateLimiter通过AOP方式进行限流

1、引入依赖

com.google.guava

guava

25.1-jre

2、自定义注解

@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Documented

public @interface ServiceLimit {

String description() default "";

}

3、AOP实现类

@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

限流的基础算法

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http://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；

Guava RateLimiter

1.依赖

com.google.guava

guava

28.1-jre

true

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 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() {

@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 RateLimithttp://er.create(2);

}

});

@Override

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)

throws Exception {

http:// 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

其他

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

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