使用Spring Boot实现限流
使用Spring Boot实现限流
大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!
一、什么是限流?
在分布式系统中,限流是一种重要的技术手段,用于控制系统的请求流量,防止系统因请求过多而导致的资源耗尽、服务质量下降甚至崩溃。限流可以通过各种算法和工具来实现,例如基于令牌桶、漏桶算法等。
二、Spring Boot中的限流实现
在Spring Boot中,我们可以利用现成的库和工具来实现限流功能,下面介绍基于Guava和Redis两种常用的限流实现方式。
1. 基于Guava实现限流
Guava是Google开发的Java核心库,其中包含了许多实用的工具类和集合类,也包括了限流的支持。
首先,添加Guava依赖:
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>30.1-jre</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>
然后,编写限流的工具类:
package cn.juwatech.limiter;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class GuavaRateLimiter {
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒钟生成的令牌数
public boolean tryAcquire() {
return rateLimiter.tryAcquire();
}
}
在需要进行限流的地方注入 GuavaRateLimiter
,并调用 tryAcquire
方法来尝试获取令牌,如果获取成功则处理请求,否则进行限流处理。
package cn.juwatech.controller;
import cn.juwatech.limiter.GuavaRateLimiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class MyController {
@Autowired
private GuavaRateLimiter guavaRateLimiter;
@GetMapping("/test")
public String test() {
if (guavaRateLimiter.tryAcquire()) {
return "Hello, World!";
} else {
return "Rate limit exceeded!";
}
}
}
2. 基于Redis实现限流
Redis作为一款高性能的缓存和消息中间件,也常被用来实现分布式系统中的限流。
首先,添加Redis依赖和Spring Boot集成的依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
然后,配置Redis连接信息和限流工具:
package cn.juwatech.limiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Component
public class RedisRateLimiter {
private static final String RATE_LIMIT_KEY = "rate_limit_key";
private static final long LIMIT = 10; // 限流阈值
private static final long TIMEOUT = 1; // 时间窗口
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public boolean tryAcquire() {
Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(RATE_LIMIT_KEY, 1);
if (count != null && count <= LIMIT) {
redisTemplate.expire(RATE_LIMIT_KEY, TIMEOUT, TimeUnit.SECONDS);
return true;
} else {
return false;
}
}
}
在需要进行限流的地方注入 RedisRateLimiter
,并调用 tryAcquire
方法来尝试获取令牌,实现限流逻辑。
package cn.juwatech.controller;
import cn.juwatech.limiter.RedisRateLimiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class MyController {
@Autowired
private RedisRateLimiter redisRateLimiter;
@GetMapping("/test")
public String test() {
if (redisRateLimiter.tryAcquire()) {
return "Hello, World!";
} else {
return "Rate limit exceeded!";
}
}
}
三、总结
通过以上示例,我们实现了基于Guava和Redis两种不同的限流方式。在实际应用中,根据具体的场景和需求选择合适的限流算法和工具,来保护系统免受高并发请求的影响。
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