限流操作，是分布式系统中的常见的流控手段之一，其目的就是为了防止太多的流量涌入系统导致系统资源消耗而导致的系统崩溃问题。在Spring Boot技术体系中提供了很多的限流操作，来方便开发者更加高效的处理流量激增问题，下面我们就来详细的介绍一下几种比较基础的限流操作。
常见的限流算法
常见的限流算法，有如下几种。
- 令牌桶算法（Token Bucket）：通过生成令牌的方式来控制请求流量的流入，因为令牌生成的速率是固定的，而请求流量到达系统之后，需要先获取令牌才能执行后续操作，如果没有令牌，那么请求流量就会被拒绝或者等待执行。通过这种方式来达到限流的目的。
- 漏桶算法（Leaky Bucket）：漏桶算法中的请求会按照固定速率从漏桶中被处理，如果请求太快，漏桶中的水位超标，系统会丢弃请求，否则就会以固定的流速流入后端处理系统。
- 计数器法：计数器算法，通过在单位时间内对请求数量进行进行计数处理，来达到限流操作的目的，如果超过预设的阈值则拒绝请求，否则就正常匀速处理请求。
基于Spring AOP和注解的限流
通过自定义注解实现限流
首先我们需要定义一个限流的注解用来标记限流操作接口。
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
int value() default 100; // 每秒允许的最大请求数
}接下来通过AOP技术来对RateLimit注解请求进行拦截，用来控制请求流量的拦截限制。如下所示。
@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
private static final Map requestCount = new HashMap<>();
@Around("@annotation(rateLimit)")
public Object limit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
String key = joinPoint.getSignature().toString();
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 获取当前时间段内的请求次数
long count = requestCount.getOrDefault(key, 0L);
if (count >= rateLimit.value()) {
throw new RuntimeException("Too many requests. Please try again later.");
}
// 增加当前请求计数
requestCount.put(key, count + 1);
// 设置请求计数的过期时间（例如每秒更新一次）
new Timer().schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
requestCount.put(key, 0L); // 重置请求计数
}
}, 1000);
return joinPoint.proceed();
}
}
然后接下来就是可以在控制器中通过该注解进行切面限流操作，如下所示。
@RestController
public class MyController {
@RateLimit(value = 5) // 每秒允许最多5次请求
@GetMapping("/test")
public String test() {
return "Request successful!";
}
}
通过自定义的方式来实现限流操作，简单易用扩展性强，但是由于是自定义的，所以在代码的健壮性上可能有待测试，另外上面的方式在分布式系统中就不太适用了，需要进行分布式系统限流控制操作。
基于Redis的限流
在分布式系统中，基于内存限流的方案显然是不满足需求的，所以这个时候，我们就需要实现分布式限流操作，而在分布式场景中我们可以通过Redis来实现高性能的分布式限流操作，如下所示，我们可以通过Redis实现一个令牌通算法。
令牌桶算法
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class RedisRateLimiter {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public boolean tryAcquire(String key, int limit, int intervalSeconds) {
long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
String redisKey = "rate-limit:" + key + ":" + currentTime;
// 获取当前时间窗口的访问计数
Long currentCount = redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey, 1);
if (currentCount == 1) {
// 设置过期时间
redisTemplate.expire(redisKey, intervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
// 判断是否超过限制
return currentCount <= limit;
}
}接下来，我们就可以在控制器中使用该算法来实现限流操作。
@RestController
public class MyController {
@Autowired
private RedisRateLimiter redisRateLimiter;
@GetMapping("/test")
public String test() {
String key = "user1"; // 例如使用用户ID作为限流标识
int limit = 5; // 每秒最大请求次数
int interval = 60; // 每分钟的时间窗口
if (!redisRateLimiter.tryAcquire(key, limit, interval)) {
return "Too many requests. Please try again later.";
}
return "Request successful!";
}
}这种方式适合在分布式系统中来实现高并发的流量控制，可以处理较大的流量并发情况，但是需要依赖外部依赖，可能会引入新的一致性的问题。
使用第三方限流工具
当然，除了上面的这些方式之外，我们还可以通过第三方的工具来实现限流操作，例如比较常见的、Bucket4j、Hystrix、Resilience4j，这些方式都可以与Spring Boot无缝集成。可以快速高效的开发限流操作。
总结
在Spring Boot中提供了各种丰富的限流操作方案，从基于内存的限流到基于中间件的分布式限流，开发者可以根据自己的业务实际情况来选择合适的限流操作方案。