随着业务的发展,高并发成为很多系统不得不面对的问题,限流作为一种常用的技术手段,可以帮助我们有效地控制请求的流量,避免系统因过载而崩溃,本文将介绍在Spring Boot应用中实现限流的几种方法,需要的朋友可以参考下

一、引言
随着业务的发展，高并发成为很多系统不得不面对的问题。在高并发场景下，如何保证系统的稳定性和可用性成为了一个重要的挑战。限流作为一种常用的技术手段，可以帮助我们有效地控制请求的流量，避免系统因过载而崩溃。本文将介绍在Spring Boot应用中实现限流的几种方法。

二、限流的概念与意义
限流，即流量控制，是指对系统或服务的请求流量进行限制，以防止因请求过多而导致系统崩溃或性能下降。通过限流，我们可以确保系统在高并发下仍然能够稳定运行，为用户提供良好的服务体验。

三、Spring Boot中实现限流的方法

使用Guava的RateLimiter
Guava是Google开源的一套Java核心库，其中包含了RateLimiter类，可以很方便地实现限流。在Spring Boot应用中，我们可以直接引入Guava依赖，并使用RateLimiter进行限流。

示例代码：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
 
@Service
public class MyService {
 
    private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒允许10个请求
 
    public void doSomething() {
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 执行业务逻辑
        } else {
            // 请求被拒绝，可以返回错误信息或进行其他处理
        }
    }
}

使用AOP实现全局限流
通过Spring AOP（面向切面编程），我们可以为系统中的多个方法或接口添加统一的限流逻辑。这样可以避免在每个方法中重复编写限流代码。

示例代码（使用自定义注解和AspectJ）：

// 自定义限流注解
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    double permitsPerSecond() default 1.0; // 每秒允许通过的请求数
}
 
// 使用AspectJ实现切面
@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
 
    @Autowired
    private Map<String, RateLimiter> rateLimiterMap; // 假设这里有一个RateLimiter的Map，用于存储不同接口的RateLimiter
 
    @Around("@annotation(rateLimit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
        String key = joinPoint.getSignature().toShortString(); // 根据方法签名生成key
        RateLimiter rateLimiter = rateLimiterMap.getOrDefault(key, RateLimiter.create(rateLimit.permitsPerSecond()));
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            return joinPoint.proceed(); // 执行原方法
        } else {
            // 请求被拒绝，可以抛出异常或返回错误信息
            throw new RuntimeException("Too many requests, please try again later.");
        }
    }
}

使用Sentinel实现限流
Sentinel是阿里巴巴开源的一款面向分布式系统的流量防卫兵，提供了丰富的流量控制、熔断降级等功能。在Spring Boot应用中，我们可以通过引入Sentinel的依赖并使用其提供的注解或API来实现限流。

示例代码（使用Sentinel的注解）：

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
 
@Service
public class MyService {
 
    @SentinelResource(value = "doSomething", blockHandler = "blockHandler")
    public void doSomething() {
        // 执行业务逻辑
    }
 
    public void blockHandler(BlockException ex) {
        // 处理被限流的请求
    }
}

在配置文件中或Sentinel的控制台中，我们可以为doSomething方法设置限流规则。

四、总结
在Spring Boot应用中实现限流有多种方法，我们可以根据实际需求选择合适的方法。无论是使用Guava的RateLimiter、Spring AOP还是Sentinel，都可以帮助我们有效地控制请求的流量，确保系统在高并发下稳定运行。在实际应用中，我们还可以根据系统的具体情况调整限流规则，以达到最佳的限流效果。

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_65837469/article/details/139990917