在线时间:8:00-16:00
迪恩网络APP
随时随地掌握行业动态
扫描二维码
关注迪恩网络微信公众号
一、什么是限流?为什么要限流?不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了
限流是保证系统高可用的重要手段!!! 由于互联网公司的流量巨大,系统上线会做一个流量峰值的评估,尤其是像各种秒杀促销活动,为了保证系统不被巨大的流量压垮,会在系统流量到达一定阈值时,拒绝掉一部分流量。 限流会导致用户在短时间内(这个时间段是毫秒级的)系统不可用,一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的 二、限流方案1、计数器Java内部也可以通过原子类计数器 // 限流的个数
private int maxCount = 10;
// 指定的时间内
private long interval = 60;
// 原子类计数器
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
// 起始时间
private long startTime = System.currentTimeMillis();
public boolean limit(int maxCount, int interval) {
atomicInteger.addAndGet(1);
if (atomicInteger.get() == 1) {
startTime = System.currentTimeMillis();
atomicInteger.addAndGet(1);
return true;
}
// 超过了间隔时间,直接重新开始计数
if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
startTime = System.currentTimeMillis();
atomicInteger.set(1);
return true;
}
// 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数
if (atomicInteger.get() > maxCount) {
return false;
}
return true;
}
2、漏桶算法漏桶算法思路很简单,我们把水比作是
3、令牌桶算法令牌桶算法的原理也比较简单,我们可以理解成医院的挂号看病,只有拿到号以后才可以进行诊病。 系统会维护一个令牌(
4、Redis + Lua很多同学不知道 而 相比
-- 获取调用脚本时传入的第一个key值(用作限流的 key)
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值(限流大小)
local limit = tonumber(ARGV[1])
-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
-- 返回(拒绝)
return 0
else
-- 没有超出 value + 1
redis.call("INCRBY", key, 1)
-- 设置过期时间
redis.call("EXPIRE", key, 2)
-- 返回(放行)
return 1
end
这种方式是本文推荐的方案,具体实现会在后边做细说。 5、网关层限流限流常在网关这一层做,比如
三、Redis + Lua 限流实现下面我们通过 1、环境准备2、引入依赖包pom文件中添加如下依赖包,比较关键的就是 <dependencies>
<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>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>21.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.junit.vintage</groupId>
<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
</dependencies>
3、配置application.properties在 spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
4、配置RedisTemplate实例@Configuration
public class RedisLimiterHelper {
@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;
}
}
限流类型枚举类 /**
* @author fu
* @description 限流类型
* @date 2020/4/8 13:47
*/
public enum LimitType {
/**
* 自定义key
*/
CUSTOMER,
/**
* 请求者IP
*/
IP;
}
5、自定义注解我们自定义个
/**
* @author fu
* @description 自定义限流注解
* @date 2020/4/8 13:15
*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {
/**
* 名字
*/
String name() default "";
/**
* key
*/
String key() default "";
/**
* Key的前缀
*/
String prefix() default "";
/**
* 给定的时间范围 单位(秒)
*/
int period();
/**
* 一定时间内最多访问次数
*/
int count();
/**
* 限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)
*/
LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}
6、切面代码实现/**
* @author fu
* @description 限流切面实现
* @date 2020/4/8 13:04
*/
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);
private static final String UNKNOWN = "unknown";
private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;
@Autowired
public LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {
this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;
}
/**
* @param pjp
* @author fu
* @description 切面
* @date 2020/4/8 13:04
*/
@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.xiaofu.limit.api.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();
/**
* 根据限流类型获取不同的key ,如果不传我们会以方法名作为key
*/
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");
}
}
/**
* @author fu
* @description 编写 redis Lua 限流脚本
* @date 2020/4/8 13:24
*/
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();
}
/**
* @author fu
* @description 获取id地址
* @date 2020/4/8 13:24
*/
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;
}
}
7、控制层实现我们将 /**
* @Author: fu
* @Description:
*/
@RestController
public class LimiterController {
private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_1 = new AtomicInteger();
private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_2 = new AtomicInteger();
private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_3 = new AtomicInteger();
/**
* @author fu
* @description
* @date 2020/4/8 13:42
*/
@Limit(key = "limitTest", period = 10, count = 3)
@GetMapping("/limitTest1")
public int testLimiter1() {
return ATOMIC_INTEGER_1.incrementAndGet();
}
/**
* @author fu
* @description
* @date 2020/4/8 13:42
*/
@Limit(key = "customer_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.CUSTOMER)
@GetMapping("/limitTest2")
public int testLimiter2() {
return ATOMIC_INTEGER_2.incrementAndGet();
}
/**
* @author fu
* @description
* @date 2020/4/8 13:42
*/
@Limit(key = "ip_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.IP)
@GetMapping("/limitTest3")
public int testLimiter3() {
return ATOMIC_INTEGER_3.incrementAndGet();
}
}
8、测试测试 预期 :连续请求3次均可以成功,第4次请求被拒绝。接下来看一下是不是我们预期的效果,请求地址:
可以看到第四次请求时,应用直接拒绝了请求,说明我们的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。
总结以上 |
请发表评论