Java實現(xiàn)限流的6種方案詳解
在 Java 生態(tài)中,除了 Guava 的 RateLimiter
,還有多種限流方案可供選擇。以下是幾種常見的替代方案:
1. Spring Cloud Gateway / Spring Cloud Alibaba Sentinel
適用于: Spring Cloud 微服務(wù)架構(gòu)
// 在Spring Cloud Gateway中的配置 @Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) { return builder.routes() .route("qrcode_route", r -> r.path("/api/qrcode/**") .filters(f -> f.requestRateLimiter() .rateLimiter(RedisRateLimiter.class, config -> { config.setBurstCapacity(20); config.setReplenishRate(10); })) .uri("http://localhost:8080")) .build(); }
2. Resilience4j RateLimiter
適用于: 需要更豐富熔斷限流功能的場景
// 添加依賴 implementation 'io.github.resilience4j:resilience4j-ratelimiter:1.7.1' // 使用示例 RateLimiterConfig config = RateLimiterConfig.custom() .limitRefreshPeriod(Duration.ofSeconds(1)) .limitForPeriod(10) .timeoutDuration(Duration.ofMillis(100)) .build(); RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.of("qrcodeLimiter", config); CheckedRunnable restrictedCall = RateLimiter .decorateCheckedRunnable(rateLimiter, () -> generateQrcode()); Try.run(restrictedCall) .onFailure(throwable -> response.sendError(429, "請求過于頻繁"));
3. Bucket4j
適用于: 需要分布式限流的場景
// 添加依賴 implementation 'com.github.vladimir-bukhtoyarov:bucket4j-core:7.0.0' // 本地限流示例 Bandwidth limit = Bandwidth.classic(10, Refill.intervally(10, Duration.ofSeconds(1))); Bucket bucket = Bucket.builder().addLimit(limit).build(); if (bucket.tryConsume(1)) { // 處理請求 } else { response.sendError(429, "請求過于頻繁"); }
4. Redis + Lua 分布式限流
適用于: 分布式環(huán)境下的精確限流
// Redis限流腳本 private static final String LIMIT_SCRIPT = "local key = KEYS[1]\n" + "local limit = tonumber(ARGV[1])\n" + "local expire = tonumber(ARGV[2])\n" + "local current = tonumber(redis.call('get', key) or 0\n" + "if current + 1 > limit then\n" + " return 0\n" + "else\n" + " redis.call('INCR', key)\n" + " if current == 0 then\n" + " redis.call('EXPIRE', key, expire)\n" + " end\n" + " return 1\n" + "end"; public boolean tryAcquire(String key, int limit, int expireSec) { Long result = redisTemplate.execute( new DefaultRedisScript<>(LIMIT_SCRIPT, Long.class), Collections.singletonList(key), String.valueOf(limit), String.valueOf(expireSec)); return result != null && result == 1; } // 使用 if (!redisLimiter.tryAcquire("qrcode:"+ip, 10, 60)) { response.sendError(429, "請求過于頻繁"); return; }
5. Spring AOP 實現(xiàn)簡單限流
適用于: 簡單的單體應(yīng)用限流
@Aspect @Component public class RateLimitAspect { private final Map<String, AtomicInteger> counters = new ConcurrentHashMap<>(); private final Map<String, Long> timestamps = new ConcurrentHashMap<>(); @Around("@annotation(rateLimit)") public Object limit(ProceedingJoinPoint pjp, RateLimit rateLimit) throws Throwable { String key = rateLimit.key(); int limit = rateLimit.limit(); long interval = rateLimit.interval(); long now = System.currentTimeMillis(); if (timestamps.getOrDefault(key, 0L) + interval < now) { timestamps.put(key, now); counters.put(key, new AtomicInteger(0)); } if (counters.getOrDefault(key, new AtomicInteger(0)).incrementAndGet() > limit) { throw new ResponseStatusException(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS, "請求過于頻繁"); } return pjp.proceed(); } } // 自定義注解 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) public @interface RateLimit { String key() default ""; int limit() default 10; long interval() default 1000; // ms } // 在Controller方法上使用 @RateLimit(key = "qrcode", limit = 5, interval = 60000) @GetMapping("/generate") public void generateQrcode(...) { ... }
6. Apache Commons Pool 對象池限流
適用于: 需要控制資源并發(fā)使用的場景
GenericObjectPool<Object> pool = new GenericObjectPool<>(new BasePooledObjectFactory<>() { @Override public Object create() { return new Object(); } }); pool.setMaxTotal(10); // 最大并發(fā)數(shù) try { Object permit = pool.borrowObject(); try { generateQrcode(...); } finally { pool.returnObject(permit); } } catch (Exception e) { response.sendError(429, "系統(tǒng)繁忙,請稍后再試"); }
選擇建議
- 單體應(yīng)用:Spring AOP 或 Resilience4j
- 微服務(wù)架構(gòu):Spring Cloud Gateway 或 Sentinel
- 分布式系統(tǒng):Redis + Lua 或 Bucket4j
- 需要豐富特性:Resilience4j(支持熔斷、限流、重試等)
- 簡單需求:Guava RateLimiter 仍然是不錯的選擇
所有方案都可以與你的二維碼生成接口集成,根據(jù)你的架構(gòu)復(fù)雜度和具體需求選擇合適的限流方案。
到此這篇關(guān)于Java實現(xiàn)限流的6種方案詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java限流內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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