詳解Springboot分布式限流實(shí)踐
高并發(fā)訪問(wèn)時(shí),緩存、限流、降級(jí)往往是系統(tǒng)的利劍,在互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的時(shí)期,經(jīng)常會(huì)面臨因用戶暴漲導(dǎo)致的請(qǐng)求不可用的情況,甚至引發(fā)連鎖反映導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰。這個(gè)時(shí)候常見(jiàn)的解決方案之一就是限流了,當(dāng)請(qǐng)求達(dá)到一定的并發(fā)數(shù)或速率,就進(jìn)行等待、排隊(duì)、降級(jí)、拒絕服務(wù)等...
限流算法介紹
a、令牌桶算法
令牌桶算法的原理是系統(tǒng)會(huì)以一個(gè)恒定的速度往桶里放入令牌,而如果請(qǐng)求需要被處理,則需要先從桶里獲取一個(gè)令牌,當(dāng)桶里沒(méi)有令牌可取時(shí),則拒絕服務(wù)。 當(dāng)桶滿時(shí),新添加的令牌被丟棄或拒絕。

b、漏桶算法
其主要目的是控制數(shù)據(jù)注入到網(wǎng)絡(luò)的速率,平滑網(wǎng)絡(luò)上的突發(fā)流量,數(shù)據(jù)可以以任意速度流入到漏桶中。漏桶算法提供了一種機(jī)制,通過(guò)它,突發(fā)流量可以被整形以便為網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)穩(wěn)定的流量。 漏桶可以看作是一個(gè)帶有常量服務(wù)時(shí)間的單服務(wù)器隊(duì)列,如果漏桶為空,則不需要流出水滴,如果漏桶(包緩存)溢出,那么水滴會(huì)被溢出丟棄

c、計(jì)算器限流
計(jì)數(shù)器限流算法是比較常用一種的限流方案也是最為粗暴直接的,主要用來(lái)限制總并發(fā)數(shù),比如數(shù)據(jù)庫(kù)連接池大小、線程池大小、接口訪問(wèn)并發(fā)數(shù)等都是使用計(jì)數(shù)器算法
如:使用AomicInteger來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)當(dāng)前正在并發(fā)執(zhí)行的次數(shù),如果超過(guò)域值就直接拒絕請(qǐng)求,提示系統(tǒng)繁忙
限流具體代碼實(shí)踐
a、導(dǎo)入依賴
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>21.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
b、屬性配置
在application.properites資源文件中添加redis相關(guān)的配置項(xiàng)
spring.redis.host=192.168.68.110 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=123456
默認(rèn)情況下spring-boot-data-redis為我們提供了StringRedisTemplate但是滿足不了其它類型的轉(zhuǎn)換,所以還是得自己去定義其它類型的模板
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import java.io.Serializable;
/**
* redis配置
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
d、Limit 注解
具體代碼如下
import com.carry.enums.LimitType;
import java.lang.annotation.Documented;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Inherited;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
/**
* 限流
*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {
/**
* 資源的名字
*
* @return String
*/
String name() default "";
/**
* 資源的key
*
* @return String
*/
String key() default "";
/**
* Key的prefix
*
* @return String
*/
String prefix() default "";
/**
* 給定的時(shí)間段
* 單位秒
*
* @return int
*/
int period();
/**
* 最多的訪問(wèn)限制次數(shù)
*
* @return int
*/
int count();
/**
* 類型
*
* @return LimitType
*/
LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}
package com.carry.enums;
public enum LimitType {
/**
* 自定義key
*/
CUSTOMER,
/**
* 根據(jù)請(qǐng)求者IP
*/
IP;
}
e、Limit 攔截器(AOP)
我們可以通過(guò)編寫 Lua 腳本實(shí)現(xiàn)自己的API,核心就是調(diào)用execute方法傳入我們的 Lua 腳本內(nèi)容,然后通過(guò)返回值判斷是否超出我們預(yù)期的范圍,超出則給出錯(cuò)誤提示。
import com.carry.annotation.Limit;
import com.carry.enums.LimitType;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.Method;
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);
private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;
@Autowired
public LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {
this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;
}
@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.carry.annotation.Limit)")
public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {
MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
Limit limitAnnotation = method.getAnnotation(Limit.class);
LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
String name = limitAnnotation.name();
String key;
int limitPeriod = limitAnnotation.period();
int limitCount = limitAnnotation.count();
switch (limitType) {
case IP:
key = getIpAddress();
break;
case CUSTOMER:
key = limitAnnotation.key();
break;
default:
key = StringUtils.upperCase(method.getName());
}
ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
try {
String luaScript = buildLuaScript();
RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);
Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
logger.info("Access try count is {} for name={} and key = {}", count, name, key);
if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {
return pjp.proceed();
} else {
throw new RuntimeException("You have been dragged into the blacklist");
}
} catch (Throwable e) {
if (e instanceof RuntimeException) {
throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
}
throw new RuntimeException("server exception");
}
}
/**
* 限流 腳本
*
* @return lua腳本
*/
public String buildLuaScript() {
StringBuilder lua = new StringBuilder();
lua.append("local c");
lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");
// 調(diào)用不超過(guò)最大值,則直接返回
lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
lua.append("\nreturn c;");
lua.append("\nend");
// 執(zhí)行計(jì)算器自加
lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
// 從第一次調(diào)用開(kāi)始限流,設(shè)置對(duì)應(yīng)鍵值的過(guò)期
lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
lua.append("\nend");
lua.append("\nreturn c;");
return lua.toString();
}
private static final String UNKNOWN = "unknown";
/**
* 獲取IP地址
* @return
*/
public String getIpAddress() {
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");
if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
}
if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
}
if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
ip = request.getRemoteAddr();
}
return ip;
}
}
f、控制層
在接口上添加@Limit()注解,如下代碼會(huì)在 Redis 中生成過(guò)期時(shí)間為 100s 的 key = test 的記錄,特意定義了一個(gè)AtomicInteger用作測(cè)試
import com.carry.annotation.Limit;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@RestController
public class LimiterController {
private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER = new AtomicInteger();
@Limit(key = "test", period = 100, count = 10, name="resource", prefix = "limit")
@GetMapping("/test")
public int testLimiter() {
// 意味著100S內(nèi)最多可以訪問(wèn)10次
return ATOMIC_INTEGER.incrementAndGet();
}
}
注意:上面例子保存在redis中的key值應(yīng)該為“l(fā)imittest”,即@Limit中prefix的值+key的值
測(cè)試
我們?cè)趐ostman中快速訪問(wèn)localhost:8080/test,當(dāng)訪問(wèn)數(shù)超過(guò)10時(shí)出現(xiàn)以下結(jié)果

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