详解Springboot分布式限流实践
更新时间：2019年06月06日 10:43:11 作者：CarryChan
这篇文章主要介绍了详解Springboot分布式限流实践 ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
高并发访问时，缓存、限流、降级往往是系统的利剑，在互联网蓬勃发展的时期，经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况，甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。这个时候常见的解决方案之一就是限流了，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等...
限流算法介绍
a、令牌桶算法
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。 当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。
b、漏桶算法
其主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量，数据可以以任意速度流入到漏桶中。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。 漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列，如果漏桶为空，则不需要流出水滴，如果漏桶（包缓存）溢出，那么水滴会被溢出丢弃
c、计算器限流
计数器限流算法是比较常用一种的限流方案也是最为粗暴直接的，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、接口访问并发数等都是使用计数器算法
如：使用AomicInteger来进行统计当前正在并发执行的次数，如果超过域值就直接拒绝请求，提示系统繁忙
限流具体代码实践
a、导入依赖
<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、属性配置
在application.properites资源文件中添加redis相关的配置项
spring.redis.host=192.168.68.110 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=123456
默认情况下spring-boot-data-redis为我们提供了StringRedisTemplate但是满足不了其它类型的转换，所以还是得自己去定义其它类型的模板
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
具体代码如下
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 {
/**
* 资源的名字
*
* @return String
*/
String name() default "";
/**
* 资源的key
*
* @return String
*/
String key() default "";
/**
* Key的prefix
*
* @return String
*/
String prefix() default "";
/**
* 给定的时间段
* 单位秒
*
* @return int
*/
int period();
/**
* 最多的访问限制次数
*
* @return int
*/
int count();
/**
* 类型
*
* @return LimitType
*/
LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}
package com.carry.enums;
public enum LimitType {
/**
* 自定义key
*/
CUSTOMER,
/**
* 根据请求者IP
*/
IP;
}
e、Limit 拦截器（AOP）
我们可以通过编写 Lua 脚本实现自己的API，核心就是调用execute方法传入我们的 Lua 脚本内容，然后通过返回值判断是否超出我们预期的范围，超出则给出错误提示。
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 脚本
*
* @return lua脚本
*/
public String buildLuaScript() {
StringBuilder lua = new StringBuilder();
lua.append("local c");
lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");
// 调用不超过最大值，则直接返回
lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
lua.append("\nreturn c;");
lua.append("\nend");
// 执行计算器自加
lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
// 从第一次调用开始限流，设置对应键值的过期
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";
/**
* 获取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、控制层
在接口上添加@Limit()注解，如下代码会在 Redis 中生成过期时间为 100s 的 key = test 的记录，特意定义了一个AtomicInteger用作测试
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() {
// 意味着100S内最多可以访问10次
return ATOMIC_INTEGER.incrementAndGet();
}
}
注意：上面例子保存在redis中的key值应该为“limittest”，即@Limit中prefix的值+key的值
测试
我们在postman中快速访问localhost:8080/test，当访问数超过10时出现以下结果
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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