写在前面
在互联网应用中，高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东 618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。
注意：由于原文篇幅比较长，所以被拆分为：理论、算法、实战（HTTP 接口实战+分布式限流实战）三大部分。
HTTP 接口限流实战
这里，我们实现 Web 接口限流，具体方式为：使用自定义注解封装基于令牌桶限流算法实现接口限流。
不使用注解实现接口限流
搭建项目
这里，我们使用 SpringBoot 项目来搭建 Http 接口限流项目，SpringBoot 项目本质上还是一个 Maven 项目。所以，小伙伴们可以直接创建一个 Maven 项目，我这里的项目名称为 mykit-ratelimiter-test。接下来，在 pom.xml 文件中添加如下依赖使项目构建为一个 SpringBoot 项目。
<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.2.6.RELEASE</version> </parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>io.mykit.limiter</groupId> <artifactId>mykit-ratelimiter-test</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <name>mykit-ratelimiter-test</name>
<properties> <guava.version>28.2-jre</guava.version> </properties>
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId> </exclusion> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId> <optional>true</optional> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> </dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency>
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>${guava.version}</version> </dependency> </dependencies>
<build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.1</version><!--$NO-MVN-MAN-VER$--> <configuration> <source>${java.version}</source> <target>${java.version}</target> </configuration> </plugin> </plugins> </build>
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可以看到，我在项目中除了引用了 SpringBoot 相关的 Jar 包外，还引用了 guava 框架，版本为 28.2-jre。
创建核心类
这里，我主要是模拟一个支付接口的限流场景。首先，我们定义一个 PayService 接口和 MessageService 接口。PayService 接口主要用于模拟后续的支付业务，MessageService 接口模拟发送消息。接口的定义分别如下所示。
package io.mykit.limiter.service;import java.math.BigDecimal;/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 模拟支付 */public interface PayService { int pay(BigDecimal price);}
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package io.mykit.limiter.service;/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 模拟发送消息服务 */public interface MessageService { boolean sendMessage(String message);}
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接下来，创建二者的实现类，分别如下。
package io.mykit.limiter.service.impl;import io.mykit.limiter.service.MessageService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.stereotype.Service;/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 模拟实现发送消息 */@Servicepublic class MessageServiceImpl implements MessageService { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageServiceImpl.class); @Override public boolean sendMessage(String message) { logger.info("发送消息成功===>>" + message); return true; }}
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package io.mykit.limiter.service.impl;import io.mykit.limiter.service.PayService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import java.math.BigDecimal;/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 模拟支付 */@Servicepublic class PayServiceImpl implements PayService { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PayServiceImpl.class); @Override public int pay(BigDecimal price) { logger.info("支付成功===>>" + price); return 1; }}
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由于是模拟支付和发送消息，所以，我在具体实现的方法中打印出了相关的日志，并没有实现具体的业务逻辑。
接下来，就是创建我们的 Controller 类 PayController，在 PayController 类的接口 pay()方法中使用了限流，每秒钟向桶中放入 2 个令牌，并且客户端从桶中获取令牌，如果在 500 毫秒内没有获取到令牌的话，我们可以则直接走服务降级处理。
PayController 的代码如下所示。
package io.mykit.limiter.controller;import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;import io.mykit.limiter.service.MessageService;import io.mykit.limiter.service.PayService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.math.BigDecimal;import java.util.concurrent.TimeUnit;
/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 测试接口限流 */@RestControllerpublic class PayController { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PayController.class); /** * RateLimiter的create()方法中传入一个参数，表示以固定的速率2r/s，即以每秒2个令牌的速率向桶中放入令牌 */ private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);
@Autowired private MessageService messageService; @Autowired private PayService payService; @RequestMapping("/boot/pay") public String pay(){ //记录返回接口 String result = ""; //限流处理，客户端请求从桶中获取令牌，如果在500毫秒没有获取到令牌，则直接走服务降级处理 boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS); if (!tryAcquire){ result = "请求过多，降级处理"; logger.info(result); return result; } int ret = payService.pay(BigDecimal.valueOf(100.0)); if(ret > 0){ result = "支付成功"; return result; } result = "支付失败，再试一次吧..."; return result; }}
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最后，我们来创建 mykit-ratelimiter-test 项目的核心启动类，如下所示。
package io.mykit.limiter;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 项目启动类 */@SpringBootApplicationpublic class MykitLimiterApplication {
public static void main(String[] args){ SpringApplication.run(MykitLimiterApplication.class, args); }}
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至此，我们不使用注解方式实现限流的 Web 应用就基本完成了。
运行项目
项目创建完成后，我们来运行项目，运行 SpringBoot 项目比较简单，直接运行 MykitLimiterApplication 类的 main()方法即可。
项目运行成功后，我们在浏览器地址栏输入链接：http://localhost:8080/boot/pay。页面会输出“支付成功”的字样，说明项目搭建成功了。如下所示。
此时，我只访问了一次，并没有触发限流。接下来，我们不停的刷浏览器，此时，浏览器会输出“支付失败，再试一次吧...”的字样，如下所示。
在 PayController 类中还有一个 sendMessage()方法，模拟的是发送消息的接口，同样使用了限流操作，具体代码如下所示。
@RequestMapping("/boot/send/message")public String sendMessage(){ //记录返回接口 String result = ""; //限流处理，客户端请求从桶中获取令牌，如果在500毫秒没有获取到令牌，则直接走服务降级处理 boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS); if (!tryAcquire){ result = "请求过多，降级处理"; logger.info(result); return result; } boolean flag = messageService.sendMessage("恭喜您成长值+1"); if (flag){ result = "消息发送成功"; return result; } result = "消息发送失败，再试一次吧..."; return result;}
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sendMessage()方法的代码逻辑和运行效果与 pay()方法相同，我就不再浏览器访问 http://localhost:8080/boot/send/message 地址的访问效果了，小伙伴们可以自行验证。
不使用注解实现限流缺点
通过对项目的编写，我们可以发现，当在项目中对接口进行限流时，不使用注解进行开发，会导致代码出现大量冗余，每个方法中几乎都要写一段相同的限流逻辑，代码十分冗余。
如何解决代码冗余的问题呢？我们可以使用自定义注解进行实现。
使用注解实现接口限流
使用自定义注解，我们可以将一些通用的业务逻辑封装到注解的切面中，在需要添加注解业务逻辑的方法上加上相应的注解即可。针对我们这个限流的实例来说，可以基于自定义注解实现。
实现自定义注解
实现，我们来创建一个自定义注解，如下所示。
package io.mykit.limiter.annotation;import java.lang.annotation.*;/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 实现限流的自定义注解 */@Target(value = ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface MyRateLimiter { //向令牌桶放入令牌的速率 double rate(); //从令牌桶获取令牌的超时时间 long timeout() default 0;}
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自定义注解切面实现
接下来，我们还要实现一个切面类 MyRateLimiterAspect，如下所示。
package io.mykit.limiter.aspect;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;import io.mykit.limiter.annotation.MyRateLimiter;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;import java.io.IOException;import java.io.PrintWriter;import java.util.concurrent.TimeUnit;
/** * @author binghe * @version 1.0.0 * @description 一般限流切面类 */@Aspect@Componentpublic class MyRateLimiterAspect {
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);
@Pointcut("execution(public * io.mykit.limiter.controller.*.*(..))") public void pointcut(){
}
/** * 核心切面方法 */ @Around("pointcut()") public Object process(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable{ MethodSignature signature = (MethodSignature) proceedingJoinPoint.getSignature();
//使用反射获取方法上是否存在@MyRateLimiter注解 MyRateLimiter myRateLimiter = signature.getMethod().getDeclaredAnnotation(MyRateLimiter.class); if(myRateLimiter == null){ //程序正常执行，执行目标方法 return proceedingJoinPoint.proceed(); } //获取注解上的参数 //获取配置的速率 double rate = myRateLimiter.rate(); //获取客户端等待令牌的时间 long timeout = myRateLimiter.timeout();
//设置限流速率 rateLimiter.setRate(rate);
//判断客户端获取令牌是否超时 boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS); if(!tryAcquire){ //服务降级 fullback(); return null; } //获取到令牌，直接执行 return proceedingJoinPoint.proceed();
}
/** * 降级处理 */ private void fullback() { response.setHeader("Content-type", "text/html;charset=UTF-8"); PrintWriter writer = null; try { writer = response.getWriter(); writer.println("出错了，重试一次试试？"); writer.flush();; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }finally { if(writer != null){ writer.close(); } } }}
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自定义切面的功能比较简单，我就不细说了，大家有啥问题可以关注【冰河技术】微信公众号来进行提问。
接下来，我们改造下 PayController 类中的 sendMessage()方法，修改后的方法片段代码如下所示。
@MyRateLimiter(rate = 1.0, timeout = 500)@RequestMapping("/boot/send/message")public String sendMessage(){ //记录返回接口 String result = ""; boolean flag = messageService.sendMessage("恭喜您成长值+1"); if (flag){ result = "消息发送成功"; return result; } result = "消息发送失败，再试一次吧..."; return result;}
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运行部署项目
部署项目比较简单，只需要运行 MykitLimiterApplication 类下的 main()方法即可。这里，为了简单，我们还是从浏览器中直接输入链接地址来进行访问
效果如下所示。
接下来，我们不断的刷新浏览器。会出现“消息发送失败，再试一次吧..”的字样，说明已经触发限流操作。
基于限流算法实现限流的缺点
上面介绍的限流方式都只能用于单机部署的环境中，如果将应用部署到多台服务器进行分布式、集群，则上面限流的方式就不适用了，此时，我们需要使用分布式限流。至于在分布式场景下，如何实现限流操作，我们就在下一篇中进行介绍。
写在最后
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好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~
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