redisson之RRateLimiter分布式限流

最新推荐文章于 2025-09-27 17:49:05 发布
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分类专栏： redis 文章标签： Redisson
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本文介绍了Redisson的RRateLimiter如何用于实现分布式限流。在一节说明中，提到了可以利用Redis的Lua脚本和令牌桶算法自行实现限流，但在Redisson中已经内置了RRateLimiter，简化了使用过程。在第二部分，文章展示了RRateLimiter的代码实现，其底层基于Lua脚本，理解令牌桶算法有助于深入理解RRateLimiter的工作原理。

目录

一、说明

在redis lua+令牌桶算法实现分布式限流这篇文章有介绍，自己通过Lua脚本来实现分布式限流。如果是集成的Jedis等下，是可以采用这篇文章的方法自我实现。
在redisson中，已经有现成的RRateLimiter分布式限流，下面就介绍下这个类怎么使用。

二、代码实现

底层trySetRate方法同样是Lua脚本来实现。可以通过上面的文章了解自我实现分布式限流的逻辑，RRateLimiter原理就很清晰了。

@Component
public class RRateLimiterService {
   
   

    private volatile RRateLimite
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【项目实战】Redisson分布式限流实现方案：Redisson提供了基于Redis的分布式限流功能，非常适合在分布式系统中实现各种维度的限流控制。
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上文我们介绍了RateLimiter文章路径针对IP来限流的方式，上文的限流方案，只针对单应用情况，分布式集群下就不能使用上文的方式，分布式下的限流方案有很多种,这边展示的是Redis的封装redission框架。 可以这么讲，jdk中的juc包提供的是单机版的并发业务。那么Redisson基本是基于juc实现的分布式的业务。 一：Redission官网 我们先去Redission官网喵喵 redission官方地址 我们可以看到wiki提供了很多功能介绍， 分布式锁等，我们这篇文章主要讲限流。进入正题
redisson 分布式限流器RateLimiter，使用注意事项@PostConstruct
小哇
02-21 804
否则创建的对象有很多个(输出会发现内存地址都不同)，限流意义不大，以上是个人总结出的，网上暂没有类似的文章，有不同的意见欢迎指正。
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07-11
Redisson 提供了对分布式限流的良好支持，其通过 `RRateLimiter` 接口实现了令牌桶算法（Token Bucket Algorithm），这是一种常用的限流算法，能够控制请求的平均速率和突发流量。在分布式系统中，使用 Redisson 的 `RRateLimiter` 可以确保多个服务实例之间共享限流状态，从而实现统一的限流策略。 要使用 Redisson 实现分布式令牌桶限流，可以通过以下步骤进行配置和调用： 1. **获取 RRateLimiter 实例** 通过 RedissonClient 获取一个具有指定 key 的限流器实例。这个 key 是用于标识该限流规则的唯一标识符。 ```java RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("rateLimiterKey"); ``` 2. **设置限流参数** 使用 `trySetRate` 方法来定义限流规则。其中，第一个参数是限流类型，可以是 `RateType.OVERALL` 表示整体限流；第二个参数是单位时间内的最大请求数（即速率）；第三个参数是限流的时间窗口长度；第四个参数是时间单位。 ```java rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); ``` 上述代码表示每秒最多允许 10 次请求[^3]。 3. **尝试获取令牌** 每次请求处理前，调用 `tryAcquire()` 方法尝试获取一个或多个令牌。如果当前可用令牌数足够，则允许请求继续执行；否则，拒绝请求。 ```java if (rateLimiter.tryAcquire(1)) { // 允许请求 } else { // 拒绝请求 throw new RuntimeException("请求过于频繁"); } ``` 4. **异常处理与响应机制** 如果请求被拒绝，可以根据业务需求返回相应的错误信息或者等待一段时间后重试。 ### 示例代码 以下是一个完整的限流测试类示例，模拟了用户请求的限流控制： ```java @SpringBootTest class RedisLimiterTest { @Resource private RedissonClient redissonClient; public void doRateLimit(String key) { RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key); rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 2, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); boolean canOp = rateLimiter.tryAcquire(1); if (!canOp){ throw new RuntimeException("请求过于频繁"); } } @Test void testRateLimit() throws InterruptedException { String userId = "1"; for (int i = 0; i < 5; i++) { try { doRateLimit(userId); System.out.println("请求成功"); } catch (RuntimeException e) { System.out.println(e.getMessage()); } } } } ``` 上述代码演示了如何使用 Redisson 设置每秒最多处理两次请求的限流规则，并在超过限制时抛出异常[^3]。 ### 性能与注意事项 - **Redisson 内部机制**：Redisson 的 `RRateLimiter` 基于 Redis 的 Lua 脚本实现，保证了限流操作的原子性和一致性，避免了网络通信中的并发问题。 - **限流粒度**：可以根据不同的业务场景定义不同的限流 key，例如按用户 ID、API 接口等维度进行限流。 - **高可用性**：由于 Redisson 依赖于 Redis，因此需要确保 Redis 的高可用部署，以防止限流功能成为系统的单点故障。 ---
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