限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。
前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 --》原文，参考《redis in action》 实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。 实际场景中常用的限流策略：
Nginx接入层限流
按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流
业务应用系统限流
通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁，它可以限制一项资源最多能同时被多少进程访问。
代码实现
import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.ZParams;import java.util.List;import java.util.UUID;/** * @email wangiegie@gmail.com * @data 2017-08 */public class RedisRateLimiter { private static final String BUCKET = "BUCKET"; private static final String BUCKET_COUNT = "BUCKET_COUNT"; private static final String BUCKET_MONITOR = "BUCKET_MONITOR"; static String acquireTokenFromBucket( Jedis jedis, int limit, long timeout) { String identifier = UUID.randomUUID().toString(); long now = System.currentTimeMillis(); Transaction transaction = jedis.multi(); //删除信号量 transaction.zremrangeByScore(BUCKET_MONITOR.getBytes(), "-inf".getBytes(), String.valueOf(now - timeout).getBytes()); ZParams params = new ZParams(); params.weightsByDouble(1.0,0.0); transaction.zinterstore(BUCKET, params, BUCKET, BUCKET_MONITOR); //计数器自增 transaction.incr(BUCKET_COUNT); List<Object> results = transaction.exec(); long counter = (Long) results.get(results.size() - 1); transaction = jedis.multi(); transaction.zadd(BUCKET_MONITOR, now, identifier); transaction.zadd(BUCKET, counter, identifier); transaction.zrank(BUCKET, identifier); results = transaction.exec(); //获取排名，判断请求是否取得了信号量 long rank = (Long) results.get(results.size() - 1); if (rank < limit) { return identifier; } else {//没有获取到信号量，清理之前放入redis 中垃圾数据 transaction = jedis.multi(); transaction.zrem(BUCKET_MONITOR, identifier); transaction.zrem(BUCKET, identifier); transaction.exec(); } return null; }}调用
测试接口调用
@GetMapping("/")public void index(HttpServletResponse response) throws IOException { Jedis jedis = jedisPool.getResource(); String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, LIMIT, TIMEOUT); if (token == null) { response.sendError(500); }else{ //TODO 你的业务逻辑 } jedisPool.returnResource(jedis);}优化
使用拦截器 + 注解优化代码
拦截器
@Configurationstatic class WebMvcConfigurer extends WebMvcConfigurerAdapter { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WebMvcConfigurer.class); @Autowired private JedisPool jedisPool; public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) { registry.addInterceptor(new HandlerInterceptorAdapter() { public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler; Method method = handlerMethod.getMethod(); RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class); if (rateLimiter != null){ int limit = rateLimiter.limit(); int timeout = rateLimiter.timeout(); Jedis jedis = jedisPool.getResource(); String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, limit, timeout); if (token == null) { response.sendError(500); return false; } logger.debug("token -> {}",token); jedis.close(); } return true; } }).addPathPatterns("/*"); }}定义注解
/** * @email wangiegie@gmail.com * @data 2017-08 * 限流注解 */@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface RateLimiter { int limit() default 5; int timeout() default 1000;}使用
@RateLimiter(limit = 2, timeout = 5000)@GetMapping("/test")public void test() {}并发测试
工具：apache-jmeter-3.2
说明： 没有获取到信号量的接口返回500，status是红色，获取到信号量的接口返回200，status是绿色。
当限制请求信号量为2，并发5个线程：
当限制请求信号量为5，并发10个线程：
资料
基于reids + lua的实现
总结
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VeVb武林网。
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