使用Guava实现限流器

一般来说，系统的吞吐量是可以计算出一个阈值的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到这个阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。否则，很容易导致服务器的宕机。

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现有的方案

Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter，本文也是通过使用该工具类来实现限流功能。RateLimiter是基于“令牌通算法”来实现限流的。

令牌桶算法

令牌桶算法是一个存放固定容量令牌（token）的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法基本可以用下面的几个概念来描述：

假如用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中。

桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。

当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上。

如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。

限流器实现

1.pom文件中引入Guava包

com.google.guava

guava

27.0.1-jre

2.自定义拦截器，并在拦截器中实现限流

a）定义一个拦截器抽象类，用于多个拦截器复用，主要是继承HandlerInterceptorAdapter，重写preHandle方法；并提供preFilter抽象方法，供子类实现。

/**

• @author linzhiqiang

• @date 2019/4/17

*/

public abstract class AbstractInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbstractInterceptor.class);

@Override

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

ResponseEnum result;

try {

result = preFilter(request);

} catch (Exception e) {

logger.error(“preHandle catch a exception:” + e.getMessage());

result = ResponseEnum.FAIL;

}

if (ResponseEnum.SUCCESS.code.equals(result.code)) {

return true;

}

handlerResponse(result, response);

return false;

}

/**

• 自定义pre处理

• @param request

• @return

*/

protected abstract ResponseEnum preFilter(HttpServletRequest request);

/**

• 错误处理事件

• @param result

• @param response

*/

private void handlerResponse(ResponseEnum result, HttpServletResponse response) {

ResponseDto responseDto = new ResponseDto();

responseDto.setCode(result.code);

responseDto.setStatus(result.status);

responseDto.setMessage(result.message);

response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);

response.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE);

PrintWriter printWriter = null;

try {

printWriter = response.getWriter();

printWriter.write(JsonUtils.toJson(responseDto));

} catch (Exception e) {

logger.error(“handlerResponse catch a exception:” + e.getMessage());

} finally {

if (printWriter != null) {

printWriter.close();

}

}

}

}

b）定义流量控制拦截器，流量控制拦截器继承自上面的拦截器抽象类，在preFilter方法中进行流量控制。

/**

• @author linzhiqiang

• @date 2019/4/17

*/

@Component(“rateLimitInterceptor”)

public class RateLimitInterceptor extends AbstractInterceptor {

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RateLimitInterceptor.class);

/**

• 单机全局限流器(限制QPS为250)

*/

private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(300);

public static void setRate(double limiterQPS){

rateLimiter.setRate(limiterQPS);

}

@Override

protected ResponseEnum preFilter(HttpServletRequest request) {

if (!rateLimiter.tryAcquire()) {

logger.warn(“限流中…”);

return ResponseEnum.RATE_LIMIT;

}

return ResponseEnum.SUCCESS;

}

}

使用Guava提供的RateLimiter类来实现流量控制，过程很简单：定义了一个QPS为1的全局限流器（便于测试），使用tryAcquire()方法来尝试获取令牌，如果成功则返回ResponseEnum.OK，否则返回ResponseEnum.RATE_LIMIT。

3.继承WebMvcConfigurerAdapter来添加自定义拦截器

@Configuration

public class MyWebAppConfigurer extends WebMvcConfigurationSupport {

@Override

public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {

// 多个拦截器组成一个拦截器链

// addPathPatterns 用于添加拦截规则

// excludePathPatterns 用户排除拦截

registry.addInterceptor(new RateLimitInterceptor()).addPathPatterns(“/**”);

super.addInterceptors(registry);

}

}

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