热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

SpringBoot使用自定义注解+AOP+Redis实现接口限流的实例代码

这篇文章主要介绍了SpringBoot使用自定义注解+AOP+Redis实现接口限流,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

为什么要限流

系统在设计的时候,我们会有一个系统的预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统有可能会被压垮,最终导致整个服务不可用。为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流。

所以,我们可以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数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。

限流背景

系统有一个获取手机短信验证码的接口,因为是开放接口,所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码,防止恶意刷接口的情况发生,于是用最简单的计数器方式做了限流,限制每个IP每分钟只能请求一次,然后其他每个手机号的时间窗口限制则是通过业务逻辑进行判断。一般一些接口访问量比较大的,可能会压垮系统的,则需要加入流量限制!如:秒杀等...

实现限流

1、引入依赖


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-aop



    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis
       

2、自定义限流注解

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter
{
    /**
     * 限流key
     */
     String key() default Constants.RATE_LIMIT_KEY;

    /**
     * 限流时间,单位秒
     */
     int time() default 60;

    /**
     * 限流次数
     */
    int count() default 100;

    /**
     * 限流类型
     */
    LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;

    /**
     * 限流后返回的文字
     */
    String limitMsg() default "访问过于频繁,请稍候再试";
}

3、限流切面

@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {

    private final static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterAspect.class);

    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;

    @Before("@annotation(rateLimiter)")
    public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable
    {
        int time = rateLimiter.time();
        int count = rateLimiter.count();
        long total = 1L;

        String combineKey = getCombineKey(rateLimiter, point);
        try
        {
            if(redisUtils.hasKey(combineKey)){
                total = redisUtils.incr(combineKey,1);  //请求进来,对应的key加1
                if(total > count)
                    throw new ServiceRuntimeException(rateLimiter.limitMsg());
            }else{
                redisUtils.set(combineKey,1,time);  //初始化key
            }
        }
        catch (ServiceRuntimeException e)
        {
            throw e;
        }
        catch (Exception e)
        {
            throw new ServiceRuntimeException("网络繁忙,请稍候再试");
        }
    }

    /**
     * 获取限流key
     * @param rateLimiter
     * @param point
     * @return
     */
    public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint point)
    {
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(rateLimiter.key());
        if (rateLimiter.limitType() == LimitType.IP)
        {
            stringBuffer.append(IpUtils.getIpAddr(ServletUtils.getRequest())).append("-");
        }
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class targetClass = method.getDeclaringClass();
        stringBuffer.append(targetClass.getName()).append("-").append(method.getName());
        return stringBuffer.toString();
    }
}

4、写一个简单的接口进行测试

@RestController
public class TestController {

    @RateLimiter(time = 60, count = 1, limitType = LimitType.IP, limitMsg = "一分钟内只能请求一次,请稍后重试")
    @GetMapping("/hello")
    public ResultMsg hello() {
        return ResultMsg.success("Hello World!");
    }
}

5、全局异常拦截

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(GlobalExceptionHandler.class);

    /**
     * 业务异常
     */
    @ExceptionHandler(ServiceRuntimeException.class)
    public ResultMsg handleServiceException(ServiceRuntimeException e, HttpServletRequest request)
    {
        return ResultMsg.error(e.getMessage());
    }

    /**
     * 系统异常
     */
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResultMsg handleException(Exception e, HttpServletRequest request)
    {
        return ResultMsg.error("系统异常");
    }
}

6、接口测试

1)第一次发送,正常返回结果

2)一分钟内第二次发送,返回错误,限流提示

好了,大功告成啦

还有其他的限流方式,如滑动窗口限流方式(比计数器更严谨)、令牌桶等...,有兴趣的小伙伴可以学习一下

附源码

https://gitee.com/jae_1995/ratelimiter

到此这篇关于SpringBoot使用自定义注解+AOP+Redis实现接口限流的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot接口限流内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!


推荐阅读
  • 深入解析 Lifecycle 的实现原理
    本文将详细介绍 Android Jetpack 中 Lifecycle 组件的实现原理,帮助开发者更好地理解和使用 Lifecycle,避免常见的内存泄漏问题。 ... [详细]
  • Java中不同类型的常量池(字符串常量池、Class常量池和运行时常量池)的对比与关联分析
    在研究Java虚拟机的过程中,笔者发现存在多种类型的常量池,包括字符串常量池、Class常量池和运行时常量池。通过查阅CSDN、博客园等相关资料,对这些常量池的特性、用途及其相互关系进行了详细探讨。本文将深入分析这三种常量池的差异与联系,帮助读者更好地理解Java虚拟机的内部机制。 ... [详细]
  • 在分析Android的Audio系统时,我们对mpAudioPolicy->get_input进行了详细探讨,发现其背后涉及的机制相当复杂。本文将详细介绍这一过程及其背后的实现细节。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 PHP 中对象的生命周期、内存管理和魔术方法的使用,包括对象的自动销毁、析构函数的作用以及各种魔术方法的具体应用场景。 ... [详细]
  • 在 Java 中,`join()` 方法用于使当前线程暂停,直到指定的线程执行完毕后再继续执行。此外,`join(long millis)` 方法允许当前线程在指定的毫秒数后继续执行。 ... [详细]
  • Vue应用预渲染技术详解与实践 ... [详细]
  • AIX编程挑战赛:AIX正方形问题的算法解析与Java代码实现
    在昨晚的阅读中,我注意到了CSDN博主西部阿呆-小草屋发表的一篇文章《AIX程序设计大赛——AIX正方形问题》。该文详细阐述了AIX正方形问题的背景,并提供了一种基于Java语言的解决方案。本文将深入解析这一算法的核心思想,并展示具体的Java代码实现,旨在为参赛者和编程爱好者提供有价值的参考。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了Zebra路由软件中的线程机制及其实际应用。通过对Zebra线程模型的深入分析,揭示了其在高效处理网络路由任务中的关键作用。文章还介绍了线程同步与通信机制,以及如何通过优化线程管理提升系统性能。此外,结合具体应用场景,展示了Zebra线程机制在复杂网络环境下的优势和灵活性。 ... [详细]
  • 本文将带你快速了解 SpringMVC 框架的基本使用方法,通过实现一个简单的 Controller 并在浏览器中访问,展示 SpringMVC 的强大与简便。 ... [详细]
  • Spring – Bean Life Cycle
    Spring – Bean Life Cycle ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用Java和PDFBox库根据坐标值对PDF文件进行局部切割的方法。 ... [详细]
  • WinMain 函数详解及示例
    本文详细介绍了 WinMain 函数的参数及其用途,并提供了一个具体的示例代码来解析 WinMain 函数的实现。 ... [详细]
  • DAO(Data Access Object)模式是一种用于抽象和封装所有对数据库或其他持久化机制访问的方法,它通过提供一个统一的接口来隐藏底层数据访问的复杂性。 ... [详细]
  • addInstrumentedPackage 方法不支持指定单一类进行 instrumentation ... [详细]
  • 类加载机制是Java虚拟机运行时的重要组成部分。本文深入解析了类加载过程的第二阶段,详细阐述了从类被加载到虚拟机内存开始,直至其从内存中卸载的整个生命周期。这一过程中,类经历了加载(Loading)、验证(Verification)等多个关键步骤。通过具体的实例和代码示例,本文探讨了每个阶段的具体操作和潜在问题,帮助读者全面理解类加载机制的内部运作。 ... [详细]
author-avatar
mmmmmmmmmm0000
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有