SpringBoot分布式限流组件零配置

EasySentinel是一款专为SpringBoot项目设计的限流组件,利用Redis+lua实现高性能分布式限流,适用于高并发场景。通过简单注解即可实现接口限流,支持备用方法及压力测试。

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EasySentinel


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是一款专门为SpringBoot项目设计的限流组件,利用Redis+lua从而来实现高性能和分布式的能力。使用比较简单。通过半嵌入式的开发即可使用分布式注解。引用使用Redis作为注册中心,所以需要添加redis依赖

SpringBoot2版本之后官方强烈建议以此来替换spring-boot-starter-redis

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

正在Coding

为了有更好的用户体验,控制台的开发已经提上日常。当前项目只有本人维护,欢迎前端或者后端的同学一起来参与

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开始引入依赖

<dependency>
 <groupId>com.github.lxchinesszz</groupId>
    <artifactId>easy-sentinel</artifactId>
    <version>1.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

使用案例

只用将需要限制的接口加上@EasySentinel即可实现限流能力

通过Qps设置当前接口的qps,fallback指定限流后的备用方法 。

@RestController
public class WebController {

  @EasySentinel(Qps = 10, fallback = "mock", resourceName = "获取用户名")
  @GetMapping(value = "/user/{name}")
  public String getUser(@PathVariable("name") String userName) {
    System.out.println("process:" + userName);
    return userName;
  }

  public String mock(String userName) {
    System.out.println("Mock::" + userName);
    return "Mock::" + userName;
  }
}

备用方法高级案例

前面只通过fallback实现备用方法的执行,但是平时为了让控制层的代码尽量保证精简,EasySentinel也支持通过工具类的方式来,指定blockHandlerClass处理类的方法blockHandler

@RestController
public class WebController {
  @EasySentinel(resourceName = "获取用户名2", Qps = 1, blockHandler = "fallBack",    `		blockHandlerClass = DefaultLimiterBlockHandler.class)
  @GetMapping(value = "/user1/{name}")
  public String getUser2(@PathVariable("name") String userName) {
    System.out.println("process:" + userName);
    return userName;
  }
}
public class DefaultLimiterBlockHandler {
  public Object fallBack(BlockException block, String userName) {
    return "DefaultLimiterBlockHandler::" + userName + block.getMessage();
  }
}

压力测试

ab -n 14 -c 1 http://127.0.0.1:8889/user/lxchinesszz

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创作者

lxchinesszz

  • https://blog.springlearn.cn
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Spring Boot应用的分布式部署的问题。用户明确提到了想要了解相关的教程和最佳实践,并且引用了站内的四个参考资料。首先,我需要回顾这些引用内容,看看它们提供了哪些有用的信息。 引用[1]提到了一本书,适合Java开发者,详细介绍了Spring Boot的核心概念和开发技巧,可能包含分布式系统的内容。引用[2]提到了Spring Cloud和Spring Boot Admin的集成,用于监控分布式系统。引用[3]讨论了Spring Boot在微服务架构中的最佳实践,强调高性能和高可用性。引用[4]则是一个具体的分布式高并发秒杀系统项目,可能提供实战案例。 接下来,我需要组织回答的结构。用户需要教程和最佳实践,所以应该分步骤说明,可能包括环境准备、服务拆分、配置中心、服务注册与发现、负载均衡、分布式事务、监控、安全、容器化部署和自动化运维等。每个步骤需要结合引用的内容,比如使用Spring Cloud(引用[2])、配置中心(引用[3]提到的配置管理)、项目案例(引用[4]的示例)。 还要注意引用标识的正确添加,确保每个引用的地方自然衔接。例如,提到服务注册中心时引用[2],提到配置管理时引用[3]。同时,需要检查是否有遗漏的最佳实践,比如容器化部署和CI/CD,这些可能来自引用[1]或[3]中的生态系统部分。 最后,生成相关问题,可能涉及性能优化、监控工具选择、事务处理方案、安全措施和容器化部署挑战等,这些问题应该与用户的问题相关,并基于提供的引用内容。</think>### Spring Boot分布式部署教程与最佳实践 #### 一、部署核心步骤 1. **环境标准化** 使用Docker容器化部署确保环境一致性,通过Kubernetes实现弹性伸缩。推荐使用Alibaba Cloud Toolkit插件实现一键式云端部署[^3]。 2. **服务拆分** 按业务领域划分微服务模块,例如订单服务、支付服务、库存服务。每个模块独立打包,采用不同端口号部署: ```yaml # application-order.yml server: port: 8001 spring: application: name: order-service ``` 3. **配置中心搭建** 使用Spring Cloud Config实现分布式配置管理,结合Git仓库进行版本控制。配置热更新可通过`@RefreshScope`注解实现[^2]。 4. **服务注册与发现** 集成Nacos或Eureka作为注册中心,示例配置: ```java @EnableDiscoveryClient public class ProductApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ProductApplication.class, args); } } ``` #### 二、关键组件实践 1. **API网关** 使用Spring Cloud Gateway构建统一入口,配置路由规则和限流策略: ```yaml spring: cloud: gateway: routes: - id: user_route uri: lb://user-service predicates: - Path=/api/users/** ``` 2. **分布式事务** 采用Seata框架实现AT模式,配置undo_log表进行事务回滚: ```sql CREATE TABLE undo_log ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, branch_id BIGINT NOT NULL, xid VARCHAR(100) NOT NULL ); ``` 3. **链路追踪** 集成SkyWalking实现调用链监控,添加探针配置: ```properties -javaagent:/path/skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_NAME=product-service -DSW_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 ``` #### 三、高可用架构设计 1. **数据库分库分表** 使用ShardingSphere实现水平分片,配置分片策略: ```yaml sharding: tables: order: actual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_$->{0..15} table-strategy: standard: sharding-column: order_id precise-algorithm-class-name: com.example.OrderShardingAlgorithm ``` 2. **缓存穿透防护** 采用布隆过滤器+空值缓存策略: ```java public Product getProduct(Long id) { String key = "product:" + id; Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key); if(product == null) { if(bloomFilter.mightContain(id)) { product = dbRepository.findById(id); redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 30, TimeUnit.MINUTES); } else { redisTemplate.opsForValue().set(key, NULL_OBJECT, 1, TimeUnit.MINUTES); } } return product; } ``` 3. **秒杀系统优化** 参考[^4]项目实践,采用分级缓存策略: - L1:本地缓存(Caffeine)存储热点商品 - L2:Redis集群缓存库存信息 - 异步扣减数据库库存
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