SpringBoot如何使用RateLimiter通过AOP方式进行限流-Java开发

这篇文章主要介绍了SpringBoot如何使用RateLimiter通过AOP方式进行限流，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

使用RateLimiter通过AOP方式进行限流

1、引入依赖

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

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

<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

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

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程学习网。

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