SpringBoot项目中接口限流实现方案

开发 前端
本篇带给大家在SpringBoot项目中接口限流实现方案,一般有漏桶算法和令牌桶算法及计数器三种方式。希望对你有所帮助!

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限流算法

一般有漏桶算法和令牌桶算法及计数器三种方式。

计数器

用计数器实现限流有点简单粗暴,一般我们会限 制一秒钟的能够通过的请求数,比如限流QPS为100,算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下去的1s内,每来一个请求,就把计数加1,如果累加的数字达到了100,那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后,把计数恢复成0,重新开始计数。

具体的实现可以是这样的:对于每次服务调用,可以通过 AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值,通过这个最新值和阈值进行比较。

这种实现方式,有一个弊端:如果我在单位时间1s内的前10ms,已经通过了100个请求,那后面的990ms,只能眼巴巴的把请求拒绝,我们把这种现象称为“突刺现象”。

漏桶算法

漏桶算法主要是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量。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(包缓存)溢出,那么数据包会被丢弃。 在网络中,漏桶算法可以控制端口的流量输出速率,平滑网络上的突发流量,实现流量整形,从而为网络提供一个稳定的流量。

如图所示,把请求比作是水,水来了都先放进桶里,并以限定的速度出水,当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出,即拒绝服务。

image

可以看出,漏桶算法可以很好地控制流量的访问速度,一旦超过该速度就拒绝服务。

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。从原理上看,令牌桶算法和漏桶算法是相反的,一个“进水”,一个是“漏水”。

image

了解完后3种限流算法后,接下来我们看看在项目中如何应用。

  • 使用Google Guava库RateLimiter

RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行;且RateLimiter不支持集群环境,集群环境需要借助Redis等第三方工具实现。

依赖

  1. <dependency> 
  2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  3.     <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 
  4. </dependency> 
  5. <dependency> 
  6.     <groupId>com.google.guava</groupId> 
  7.     <artifactId>guava</artifactId> 
  8.     <version>30.1.1-jre</version> 
  9. </dependency> 

 实现目标:每秒只允许3个请求通过。

  1. @RestController 
  2. @RequestMapping("/products"
  3. public class ProductController { 
  4.      
  5.     private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0) ; 
  6.      
  7.     @GetMapping("/{id}"
  8.     public ResponseEntity<R> queryProducts(@PathVariable("id")  String id) throws Exception { 
  9.         if (rateLimiter.tryAcquire(1)) { 
  10.             TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200) ; 
  11.             return new ResponseEntity<R>(R.success("查询商品【" + id + "】成功"), HttpStatus.OK) ; 
  12.         } 
  13.         return new ResponseEntity<R>(R.failure("你访问的太快了"), HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR) ; 
  14.     } 

 通过Jmeter测试,版本5.4.1

线程配置,100个并发循环2次

接口配置

测试结果

RateLimiter相关方法说明: 

参考https://ifeve!com/guava-ratelimiter

  • 使用百度的ratelimiter-spring-boot-starter

ratelimiter-spring-boot-starter为服务端限流的SDK,提供单节点维度的限流功能,通过限流算法,在流量过大时保证服务端按照一定速率平滑处理请求。

基于Spring Boot框架开发,目的是为Spring Cloud项目增加限流功能,同样在Spring Boot项目中也能正常使用。 本Starter的目前的应用场景为在Spring Cloud/Spring Boot的Web项目中引入该限流Starter,配置限流规则开启限流功能。 非Spring Web项目的特性正在规划中。

限流维度为:节点级、方法维度、服务维度限流。

  • 节点级别含义为限流SDK引入目标服务代码,限流规则针对目标服务部署的每个实例单独生效。
  • 方法维度含义为可以为目标服务的每个方法单独配置限流规则,该规则针对当前方法生效,与其他方法互不影响,目前方法仅支持HttpMethod+uri。
  • 服务维度含义为可针对每个服务实例配置全局规则,流入该服务实例的每个请求都将先进行服务限流判断。 服务级和方法级同时存在,将先后进过服务级、方法级两种限流器,任意一个限流器拒绝都将拒绝请求。

目前方法级只提供http方法的规则配置与生效,后续有计划支持Rpc方法的限流。

依赖

  1. <dependency> 
  2.         <groupId>com.baidubce.formula</groupId> 
  3.         <artifactId>ratelimiter-spring-boot-starter</artifactId> 
  4.         <version>2.1.1.1</version> 
  5. </dependency> 

 应用配置

  1. spring: 
  2.   application: 
  3.     name: ratelimiter 
  4. --- 
  5. formula: 
  6.   ratelimiter: 
  7.     enabled: true 
  8.     ratelimiters: 
  9.     # 限流生效的位置,配置具体的uri 
  10.     - effectiveLocation: /products/q/** 
  11.       # 限流类型:1表示http,2表示rpc(暂未支持) 
  12.       effectiveType: 1 
  13.       # 该规则是否生效 
  14.       enabled: true 
  15.       httpMethod: GET 
  16.       # 限流器类型,1表示令牌桶 
  17.       limiterType: 1 
  18.       # 请求来源,当前版本不区分请求来源,区分请求来源的需求正在开发 
  19.       # source: 
  20.       # 限流的QPS值 
  21.       threshold: 5 

 注意:这里的spring.application.name必须配置,不然启动报错;

formula.ratelimiter.ratelimiters.source这个没有搞懂怎么配置的,官方文档没找到。

接口

  1. @GetMapping("/q/{id}"
  2. public ResponseEntity<R> queryProduct(@PathVariable("id")  String id) throws Exception { 
  3.         TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200) ; 
  4.         return new ResponseEntity<R>(R.success("查询商品【" + id + "】成功"), HttpStatus.OK) ; 

 测试

 

对于失败的请求,返回状态码429(Too Many Request)

baidu的这个限流工具,核心过滤器:

RateLimiterEffectiveFilter.java

waitForPermit方法

waitForPermission方法

HttpUtil#isBlockException方法

看到这里你想修改返回信息只能是重写它的代码了。

重写该类:

在我们项目src新建

com.baidu.formula.ratelimiter.spring.boot.autoconfigure.util.HttpUtil类修改isBlockException方法

  1. public static boolean isBlockException(HttpServletResponse response, Exception e) throws IOException { 
  2.         if (e instanceof BlockException) { 
  3.             response.setStatus(429); // too many request 
  4.             response.setContentType("application/json; charset=utf-8"); 
  5.             response.setCharacterEncoding("UTF-8"); 
  6.             response.getWriter().print("{\"code\": -1, \"message\": \"你的请求太快了\"}") ; 
  7.             response.flushBuffer(); 
  8.             return true
  9.         } else { 
  10.             return false
  11.         } 

 测试:

完毕!!!

 

责任编辑:姜华 来源: 今日头条
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