一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍
2022/12/28 6:23:58
本文主要是介绍一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
快速开始
需求
-
jdk 1.7
-
maven 3.x+
maven 导入
<dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>rate-limit-core</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency>
入门例子
方法定义
@RateLimit
限流注解放在方法上,指定对应的限制频率。
也可以定义在类上,默认下面的所有方法生效。方法上的优先级高于类。
属性 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
value | 方法访问一次消耗的令牌数 | 1 |
timeUnit | 时间单位 | TimeUnit.SECONDS |
interval | 时间间隔 | 60 |
count | 可调用次数 | 1000 |
enable | 是否启用 | true |
默认为 60S 内,可以调用 1000 次。
public class UserService { @RateLimit(interval = 2, count = 5) public void limitCount() { log.info("{}", Thread.currentThread().getName()); } }
这个例子中我们 2S 内最多调用 5 次。
代码测试
RateLimitProxy.getProxy(xxx)
通过字节码获取方法对应的方法代理。
@Test(expected = RateLimitRuntimeException.class) public void limitCountErrorTest() { UserService userService = RateLimitProxy.getProxy(new UserService()); for(int i = 0; i < 3; i++) { userService.limitCount(); } }
当调用超出限制时,默认抛出 RateLimitRuntimeException
异常。
这里默认使用的是令牌桶算法,所以会出现异常。
重复注解 @RateLimits
有时候我们希望同时做多个的限制:
(1)一分钟不超过 10 次
(2)一小时不超过 30 次
为了支持多个配置,我们引入了新的注解 @RateLimits
,可以指定一个 @RateLimit
数组。
方法上同时使用 @RateLimits
+ @RateLimit
是可以同时生效的,不过为了简单,一般不建议混合使用。
@RateLimits({@RateLimit(interval = 2, count = 5)}) public void limitCount() { //... }
指定引导类
RateLimitProxy.getProxy(new UserService());
等价于
RateLimitProxy.getProxy(new UserService(), RateLimitBs.newInstance());
下面我们来一起看一下 RateLimitBs 引导类。
引导类
RateLimitBs
作为引导类,便于用户自定义配置。
方法 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
rateLimit | 限流策略 | RateLimits.tokenBucket() 令牌桶算法 |
timer | 时间策略 | Timers.system() 系统时间 |
cacheService | 缓存策略 | CommonCacheServiceMap 基于本地 map 的缓存策略 |
cacheKeyNamespace | 缓存KEY命名空间 | RATE-LIMIT 避免不同的应用,命名冲突。 |
configService | 限制配置策略 | RateLimitConfigService 默认基于方法上的注解 |
tokenService | 身份标识策略 | RateLimitTokenService 默认基于 IP |
methodService | 方法标识策略 | RateLimitMethodService 默认基于方法名+参数类型 |
rejectListener | 拒绝策略 | RateLimitRejectListenerException 限流时抛出异常 |
其中 rateLimit 内置 RateLimits
工具中的策略如下:
方法 | 说明 |
---|---|
fixedWindow() | 固定窗口 |
slideWindow(int windowNum) | 滑动窗口,可指定窗口大小 |
slideWindow() | 滑动窗口,默认为 10 |
slideWindowQueue() | 滑动窗口,基于队列的实现 |
leakyBucket() | 漏桶算法 |
tokenBucket() | 令牌桶算法 |
配置建议
-
分布式系统,cacheService 建议使用基于 redis 的集中式缓存策略。
-
configService 如果想更加灵活,可以基于数据库的配置查询
RateLimitBs 引导类
RateLimitBs 默认配置如下:
RateLimitBs.newInstance() .timer(Timers.system()) .methodService(new RateLimitMethodService()) .tokenService(new RateLimitTokenService()) .rejectListener(new RateLimitRejectListenerException()) .configService(new RateLimitConfigService()) .cacheService(new CommonCacheServiceMap()) .rateLimit(RateLimits.tokenBucket()) .cacheKeyNamespace(RateLimitConst.DEFAULT_CACHE_KEY_NAMESPACE);
spring 整合
maven 引入
<dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>rate-limit-spring</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency>
类定义
方法
和上面使用类似,直接在方法上声明 @RateLimit
注解即可。
@Service public class UserService { private static final Log log = LogFactory.getLog(UserService.class); @RateLimit(interval = 2, count = 5) public void limitCount() { log.info("{}", Thread.currentThread().getName()); } }
配置
通过 @EnableRateLimit
声明启用限流。
@Configuration @ComponentScan("com.github.houbb.rate.limit.test.core") @EnableRateLimit public class SpringConfig { }
@EnableRateLimit
的属性配置和 RateLimitBs 属性是以一一对应的。
方法 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|
rateLimit | 限流策略 | 令牌桶算法 |
timer | 时间策略 | 系统时间 |
cacheService | 缓存策略 | 基于本地 map 的缓存策略 |
cacheKeyNamespace | 缓存KEY命名空间 | RATE-LIMIT 避免不同的应用,命名冲突。 |
configService | 限制配置策略 | 默认基于方法上的注解 |
tokenService | 身份标识策略 | 默认基于 IP |
methodService | 方法标识策略 | 默认基于方法名+参数类型 |
rejectListener | 拒绝策略 | 限流时抛出异常 |
这里的属性值,都是对应的 spring bean 名称,支持用户自定义。
spring-boot 整合
maven 引入
<dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifactId>rate-limit-springboot-starter</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency>
标签:JavaScript,函数,编程语言,Object,编程,Node, function 来源:
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