<think>嗯，用户想了解如何使用注解
实现限流的方法或示例。首先，我需要回忆一下相关的引用内容。引用里提到了MyRateLimiter类、Spring AOP与
Redisson的结合，还有@SentinelResource和@RateLimiter这些注解。用户可能需要具体的代码示例和步骤说明。
首先，用户提到的引用[2]和[4]都涉及使用注解结合AOP和
Redisson
实现限流。比如，@RateLimiter注解，结合令牌桶算法。需要先确定如何定义注解，然后通过AOP拦截注解，执行
限流逻辑。
Redisson的RLRateLimiter可能在这里派上用场，因为它支持分布式
限流。
然后，引用[3]提到的@SentinelResource是Spring Cloud Alibaba的组件，需要整合Sentinel Dashboard来配置规则。这可能和注解配置相关，但用户可能需要代码示例，所以可能需要分两部分：基于
Redisson的自定义注解和基于Sentinel的注解。
接下来要考虑用户的使用场景，可能是Spring Boot应用，所以示例需要基于Spring环境。代码示例需要包括注解定义、AOP切面、
限流逻辑
实现，比如
Redisson客户端的初始化，令牌桶的获取和尝试获取令牌。
需要注意引用中的内容是否正确应用到回答中。例如，引用[2]提到使用AOP处理
限流，参数包括key、time、count，而引用[4]中的@RateLimiter(limit=5)可能对应每秒5次。需要将这些元素结合起来，展示一个完整的示例。
可能还需要比较不同的
实现方式，比如自定义注解与使用Sentinel的区别，方便用户选择适合的方案。同时，引用[1]提到的令牌桶和漏桶算法，在
Redisson中是否有现成的
实现，可能需要指出
Redisson的RLRateLimiter支持令牌桶。
最后，生成相关问题时要围绕
限流注解的
实现、优化、配置等方面提问，确保问题相关且有深度。</think>### 使用注解
实现限流的方法与示例
以下是两种主流
实现方式，结合**Spring AOP**与**
Redisson**或**Spring Cloud Alibaba Sentinel**
实现限流注解：
---
#### 方法一：基于Spring AOP与
Redisson的注解
实现
1. **定义
限流注解**
通过`@interface`定义注解参数（如
限流key、时间窗口、次数）：
```java
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimiter {
String key() default "default"; //
限流标识（如
IP、token）
int time() default 60; // 时间窗口（秒）
int count() default 10; // 允许的请求次数
String message() default "请求过于频繁";
}
```
2. **
实现AOP切面逻辑**
使用
Redisson的令牌桶算法（支持分布式
限流）：
```java
@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {
@Autowired
private
RedissonClient
redissonClient;
@Around("@annotation(rateLimiter)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
String key = rateLimiter.key();
int time = rateLimiter.time();
int count = rateLimiter.count();
RRateLimiter limiter =
redissonClient.getRateLimiter(key);
limiter.trySetRate(RateType.OVERALL, count, time, RateIntervalUnit.SECONDS); // 初始化令牌桶[^4]
if (limiter.tryAcquire()) { // 尝试获取令牌
return joinPoint.proceed();
} else {
throw new RuntimeException(rateLimiter.message());
}
}
}
```
3. **在Controller中使用注解**
```java
@RestController
public class UserController {
@RateLimiter(key = "getUserInfo", time = 1, count = 5, message = "每秒最多5次请求")
@GetMapping("/user/info")
public String getUserInfo() {
return "用户信息";
}
}
```
---
#### 方法二：基于Spring Cloud Alibaba Sentinel的注解
1. **添加Sentinel依赖**
在`pom.xml`中引入：
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
```
2. **使用@SentinelResource注解**
```java
@RestController
public class OrderController {
@SentinelResource(value = "createOrder",
blockHandler = "handleBlock",
fallback = "handleFallback")
@PostMapping("/order")
public String createOrder() {
return "订单创建成功";
}
//
限流/降级处理逻辑
public String handleBlock(BlockException ex) {
return "请求被
限流";
}
}
```
3. **通过Sentinel Dashboard配置规则**
在控制台中设置`createOrder`资源的QPS阈值（如每秒100次），实时生效[^3]。
---
### 对比与选择
| 方案 | 适用场景 | 特点 |
|--------------------|----------------------------|----------------------------------------------------------------------|
|
Redisson + AOP | 需要自定义规则、分布式
限流 | 代码侵入性低，灵活性强，依赖
Redis[^2] |
| Sentinel | 云原生、动态规则管理 | 集成Dashboard可视化，支持熔断降级，适合微服务场景 |
---
本文介绍了一个基于Redis的IP限流方案，利用Lua脚本在一定时间内限制同一IP的访问次数，超过设定阈值则拒绝请求。通过设置Redis中IP对应的key过期时间和访问次数限制，确保系统的稳定运行。
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