java 单机接口限流处理方案

对单机服务做接口限流的处理方案

设定某个接口一定时间只接受固定次数的请求，比如 /add 接口1秒最多接收100次请求，多的直接拒绝，直接上代码：

/** * 单机限流 */ @Slf4j public class FlowLimit { //接口限流上限值和限流时间缓存 private static Cache<String, AtomicLong> localCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100) .expireAfterWrite(1000, TimeUnit.MILLISECONDS).build(); //每个接口的上限缓存 private static Map<String, Long> maxFlowLimitMap = new ConcurrentHashMap<>(); private static final FlowLimit instance = new FlowLimit(); //这块的目的是初始化每个接口的上限，下面的变量：apiFlowLimitConfigure //实际使用的时候应该是从db或者其他地方获取设置的每个接口的限流上限值， //这样可以动态的调整接口上限，比如直接修改db，不用发布，就可以调整接口限流值 static { new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> { Thread thread = new Thread(runnable, "api-flowLimit-configure"); // thread.setDaemon(true); return thread; }).scheduleAtFixedRate(() -> { try { String apiFlowLimitConfigure = "{\"doAdd\":100}"; //表示/doAdd接口1秒接受100次请求 Map mapObj = JSONObject.parseObject(apiFlowLimitConfigure, Map.class); if(mapObj != null){ mapObj.forEach((key, value) -> { if(value != null){ instance.setMaxFlowLimit(key.toString(), new Long(value.toString())); }else{ log.warn(key + " - 设置接口限流发现限流值为空，设置默认值"); instance.setMaxFlowLimit(key.toString(), 100L); } }); } } catch (Exception e) { log.error("设置接口限流出现异常{}", e); } }, 0, 3, TimeUnit.SECONDS); } public static FlowLimit getInstance() { return instance; } private FlowLimit setMaxFlowLimit(String key, Long maxFlowLimit) { maxFlowLimitMap.put(key, maxFlowLimit); return this; } public Boolean isAvailable(String key) { return checkAvailable(key, 1L); } public Boolean isAvailable(String key, Long incrNum) { return checkAvailable(key, incrNum); } private Boolean checkAvailable(String key, Long incrNum){ Long maxFlowLimit = maxFlowLimitMap.get(key); if (null == maxFlowLimit || maxFlowLimit == 0) { return true; } if (incrAndGet(key, incrNum) <= maxFlowLimit.longValue()) { return true; } else { return false; } } private long incrAndGet(String key, final long n) { try { return localCache.get(key, new Callable<AtomicLong>() { @Override public AtomicLong call() throws Exception { return new AtomicLong(0); } }).addAndGet(n); } catch (Exception e) { log.error(e.getMessage(), e); } return 0; } public long get(String key) { return incrAndGet(key, 0); } }

上面这个就是单机限流逻辑，代码不难，感觉没必要使用ConcurrentHashMap，不过感觉无所谓了

这段代码只需要加在需要限流的接口前面：@GetMapping("doAdd") public Boolean doAdd(){ FlowLimit instance = FlowLimit.getInstance(); //单例获取 //查看当前的/doAdd接口是否触发了限流 Boolean flowLimitFlag = instance.isAvailable("doAdd"); if(!flowLimitFlag){ log.warn("触发限流，拒绝请求"); return false; } //doAdd() return true; }

调用实例如上

上面这个限流其实是有一定问题的：比如你限定10秒钟1000次，在第9.9秒的时候，突然进来1000个请求，然后第10.1秒的时候，攻击者，又进来1000次请求，这样，0.2秒之内，进来2000次请求。。。

所以这个时候就需要令牌桶或者其他算法了，其他算法后面再写

没怎么仔细测试，有问题欢迎提出，共同学习

最近写了一个秒杀的功能模块，为了保证高并发情况下不会宕机，要从多方面去考虑，当前的限流操作只是其中的一个方面，具体操作如下。导入所需依赖<properties> <project. ...