JAVA限流Redis java限流怎么做

目录

• 保护系统机制
• 限流的算法
• 计数器
• 漏桶算法
• 令牌桶算法
• RateLimiter 限流工具类
• RateLimiter 预消费
• RateLimiter 的限制
• 基于 Redis 的分布式限流

保护系统机制

在开发高并发系统时用来保护系统稳定的几招优先级从高到低：缓存、限流、降级、熔断。

• 缓存：提升系统访问速度和增大系统处理容量。
• 降级：当服务出现问题获取影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开。
• 限流：通过对并发访问/请求进行限速，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队等待等处理。

为什么要限流：
其实很好理解的一个问题，为什么要限流，自然就流量过大了呗，一个对外服务有很多场景都会流量增大：
业务用户量不断攀升、各种促销、网络爬虫、恶意刷单。

限流的算法

常见的限流算法有：计数器、漏桶和令牌桶算法。

计数器

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，水（请求）先进入到漏桶里，人为设置一个最大出水速率，漏桶以<=出水速率的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出（拒绝服务）。

因此，这个算法的核心为： 存下请求、匀速处理、多于丢弃。

因此这是一种强行限制请求速率的方式，但是缺点非常明显，主要有两点：

• 无法面对突发的大流量----比如请求处理速率为1000，容量为5000，来了一波2000/s的请求持续10s，那么后5s的请求将全部直接被丢弃，服务器拒绝服务，但是实际上网络中突发一波大流量尤其是短时间的大流量是非常正常的，超过容量就拒绝，非常简单粗暴。
• 无法有效利用网络资源----比如虽然服务器的处理能力是1000/s，但这不是绝对的，这个1000只是一个宏观服务器处理能力的数字，实际上一共5秒，每秒请求量分别为1200、1300、1200、500、800，平均下来qps也是1000/s，但是这个量对服务器来说完全是可以接受的，但是因为限制了速率是1000/s，因此前面的三秒，每秒只能处理掉1000个请求而一共打回了700个请求，白白浪费了服务器资源。

所以，通常来说利用漏桶算法来限流，实际场景下用得不多。

令牌桶算法

系统以一个恒定的速度往桶里放入令牌token，请求进来后，需要先从桶里获取一个token，当桶里没有token可用时，则拒绝服务或者排队等待等处理。

令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和限流（Rate Limiting）中最常使用的一种算法，它可用于控制发送到网络上数据的数量并允许突发数据的发送。

从某种意义上来说，令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进，主要在于令牌桶算法能够在限制调用的平均速率的同时还允许一定程度的突发调用。

整个的过程是这样的：

• 系统以恒定的速率产生令牌，然后将令牌放入令牌桶中。
• 令牌桶有一个容量，当令牌桶满了的时候，再向其中放入的令牌就会被丢弃。
• 每次一个请求过来，需要从令牌桶中获取一个令牌，假设有令牌，那么提供服务；假设没有令牌，那么拒绝服务。

那么，我们再看一下，为什么令牌桶算法可以防止一定程度的突发流量呢？
可以这么理解，假设我们想要的速率是1000QPS，那么往桶中放令牌的速度就是1000个/s，假设第1秒只有800个请求，那意味着第2秒可以容许1200个请求，这就是一定程度突发流量的意思，反之我们看漏桶算法，第一秒只有800个请求，那么全部放过，第二秒这1200个请求将会被拒绝200个服务。

注意上面多次提到一定程度这四个字，这也是我认为令牌桶算法最需要注意的一个点。假设还是1000QPS的速率，那么5秒钟放1000个令牌，第1秒钟800个请求过来，第2~4秒没有请求，那么按照令牌桶算法，第5秒钟可以接受4200个请求，但是实际上这已经远远超出了系统的承载能力，因此使用令牌桶算法特别注意设置桶中令牌的上限即可。

总而言之，作为对漏桶算法的改进，令牌桶算法在限流场景下被使用更加广泛。

RateLimiter 限流工具类

定义：

com.google.common.util.concurrent.RateLimiter

Guava 提供的限流工具类 RateLimiter ，该类基于令牌桶算法实现的流量限制。
RateLimiter通过限制后面请求的等待时间，来支持一定程度的突发请求(预消费)。

// 创建一个限流器，参数代表每秒生成的令牌数
RateLimiter.create(1); 
// 阻塞的方式获取令牌
acquire(i); 
// 来设置等待超时时间的方式获取令牌，如果超timeout为0，则代表非阻塞，获取不到立即返回
tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit);

限流使用案例：

package fireland.yangqian.concurrent;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;

@Slf4j
public class MiaoShaConcurrentRequest {

    private static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
    // 请求总数
    public static int          clientTotal = 20;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        // 闭锁，可实现计数器递减
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                log.info("start");
                try {
                    System.out.println(miao());
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                // 闭锁减一
                    countDownLatch.countDown();
                    log.info("end");
                });
        }
        countDownLatch.await();// 线程阻塞，直到闭锁值为0时，阻塞才释放，继续往下执行
        executorService.shutdown();
        return;
    }

    private static String miao() {
        //判断能否在1秒内得到令牌，如果不能则立即返回false，不会阻塞程序  
        if (!rateLimiter.tryAcquire(1000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
            System.out.println("短期无法获取令牌，真不幸，排队也瞎排");
            return "失败";
        }
        return "成功";
    }
}

RateLimiter 预消费

处理请求，每次来一个请求就acquire一把是RateLimiter最常见的用法，但是我们看acquire还有个acquire(int permits)的重载方法，即允许每次获取多个令牌数。这也是有可能的，请求数是一个大维度每次扣减1，有可能服务器按照字节数来进行限流，例如每秒最多处理10000字节的数据，那每次扣减的就不止1了。

RateLimiter 的限制

特别注意RateLimiter是单机的，也就是说它无法跨JVM使用，设置的1000QPS，那也在单机中保证平均1000QPS的流量。

假设集群中部署了10台服务器，想要保证集群1000QPS的接口调用量，那么RateLimiter就不适用了，集群流控最常见的方法是使用强大的Redis。

基于 Redis 的分布式限流

1、导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>21.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2、Limit 注解

// 限制的类型
public enum LimitType {
    /**
     * 自定义key
     */
    CUSTOMER,
    /**
     * 根据请求者IP
     */
    IP;
}

// 限流
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {

    /**
     * 资源的名称
     * @return
     */
    String name() default "";

    /**
     * 资源的key
     *
     * @return
     */
    String key() default "";

    /**
     * Key的prefix
     *
     * @return
     */
    String prefix() default "";

    /**
     * 给定的时间段
     * 单位秒
     *
     * @return
     */
    int period();

    /**
     * 最多的访问限制次数
     *
     * @return
     */
    int count();

    /**
     * 类型
     *
     * @return
     */
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

4、Limit 拦截器（AOP）
熟悉 Redis 的朋友都知道它是线程安全的，我们利用它的特性可以实现分布式锁、分布式限流等组件。官方虽然没有提供相应的API，但却提供了支持 Lua 脚本的功能，我们可以通过编写 Lua 脚本实现自己的API，同时他是满足原子性的….

下面核心就是调用 execute 方法传入我们的 Lua 脚本内容，然后通过返回值判断是否超出我们预期的范围，超出则给出错误提示。

import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Objects;

@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);

    private final String REDIS_SCRIPT = buildLuaScript();

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;

    @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.boot.config.Limit)")
    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Limit limitAnnotation = method.getAnnotation(Limit.class);
        LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
        String name = limitAnnotation.name();

        String key = null;
        int limitPeriod = limitAnnotation.period();
        int limitCount = limitAnnotation.count();
        switch (limitType) {
            case IP:
                key = getIpAddress();
                break;
            case CUSTOMER:
                // TODO 如果此处想根据表达式或者一些规则生成 请看 一起来学Spring Boot | 第二十三篇：轻松搞定重复提交（分布式锁）
                key = limitAnnotation.key();
                break;
            default:
                break;
        }

        ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
        try {
            RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<Number>(REDIS_SCRIPT, Number.class);
            Number count = redisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
            logger.info("Access try count is {} for name={} and key = {}", count, name, key);
            if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {
                return pjp.proceed();
            } else {
                throw new RuntimeException("You have been dragged into the blacklist");
            }
        } catch (Throwable e) {
            if (e instanceof RuntimeException) {
                throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
            }
            throw new RuntimeException("server exception");
        }
    }

    /**
     * 限流 脚本
     *
     * @return lua脚本
     */
    private String buildLuaScript() {
        StringBuilder lua = new StringBuilder();
        lua.append("local c")
                .append("\nc = redis.call('get', KEYS[1])")
                // 调用不超过最大值，则直接返回
                .append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then")
                .append("\nreturn c;")
                .append("\nend")
                // 执行计算器自加
                .append("\nc = redis.call('incr', KEYS[1])")
                .append("\nif tonumber(c) == 1 then")
                // 从第一次调用开始限流，设置对应键值的过期
                .append("\nredis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2])")
                .append("\nend")
                .append("\nreturn c;");
        return lua.toString();
    }

    private static final String UNKNOWN = "unknown";

    public String getIpAddress() {
        HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest();
        String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getRemoteAddr();
        }
        return ip;
    }
}

3、RedisTemplate

import java.io.Serializable;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

@Configuration
public class RedisLimiterHelper {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<String, Serializable>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(factory);
        return template;
    }
}

5、控制层
在接口上添加@Limit()注解，如下代码会在 Redis 中生成过期时间为 100s 的 key = test 的记录。

@RestController
public class LimiterController {

    private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER = new AtomicInteger();

    @Limit(key = "test", period = 100, count = 10)
    // 意味著 100S 内最多允許訪問10次
    @GetMapping("/test")
    public int testLimiter() {
        return ATOMIC_INTEGER.incrementAndGet();
    }
}

参考：使用Guava RateLimiter限流以及源码解析