java单机接口限流处理方案详解
作者：景川呀
这篇文章主要为大家详细介绍了java单机接口限流处理方案，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
对单机服务做接口限流的处理方案
简单说就是设定某个接口一定时间只接受固定次数的请求，比如/add接口1秒最多接收100次请求，多的直接拒绝，这个问题很常见，场景也好理解，直接上代码：
/**
* 单机限流
*/
@Slf4j
public class FlowLimit {
//接口限流上限值和限流时间缓存
private static Cache<String, AtomicLong> localCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1000, TimeUnit.MILLISECONDS).build();
//每个接口的上限缓存
private static Map<String, Long> maxFlowLimitMap = new ConcurrentHashMap<>();
private static final FlowLimit instance = new FlowLimit();
//这块的目的是初始化每个接口的上限，下面的变量：apiFlowLimitConfigure
//实际使用的时候应该是从db或者其他地方获取设置的每个接口的限流上限值，
//这样可以动态的调整接口上限，比如直接修改db，不用发布，就可以调整接口限流值
static {
new ScheduledThreadPoolExecutor(1, runnable -> {
Thread thread = new Thread(runnable, "api-flowLimit-configure");
// thread.setDaemon(true);
return thread;
}).scheduleAtFixedRate(() -> {
try {
String apiFlowLimitConfigure = "{\"doAdd\":100}"; //表示/doAdd接口1秒接受100次请求
Map mapObj = JSONObject.parseObject(apiFlowLimitConfigure, Map.class);
if(mapObj != null){
mapObj.forEach((key, value) -> {
if(value != null){
instance.setMaxFlowLimit(key.toString(), new Long(value.toString()));
}else{
log.warn(key + " - 设置接口限流发现限流值为空，设置默认值");
instance.setMaxFlowLimit(key.toString(), 100L);
}
});
}
} catch (Exception e) {
log.error("设置接口限流出现异常{}", e);
}
}, 0, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
public static FlowLimit getInstance() {
return instance;
}
private FlowLimit setMaxFlowLimit(String key, Long maxFlowLimit) {
maxFlowLimitMap.put(key, maxFlowLimit);
return this;
}
public Boolean isAvailable(String key) {
return checkAvailable(key, 1L);
}
public Boolean isAvailable(String key, Long incrNum) {
return checkAvailable(key, incrNum);
}
private Boolean checkAvailable(String key, Long incrNum){
Long maxFlowLimit = maxFlowLimitMap.get(key);
if (null == maxFlowLimit || maxFlowLimit == 0) {
return true;
}
if (incrAndGet(key, incrNum) <= maxFlowLimit.longValue()) {
return true;
} else {
return false;
}
}
private long incrAndGet(String key, final long n) {
try {
return localCache.get(key, new Callable<AtomicLong>() {
@Override
public AtomicLong call() throws Exception {
return new AtomicLong(0);
}
}).addAndGet(n);
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage(), e);
}
return 0;
}
public long get(String key) {
return incrAndGet(key, 0);
}
}
上面这个就是单机限流逻辑，代码不难，感觉没必要使用ConcurrentHashMap，不过感觉无所谓了
这段代码只需要加在需要限流的接口前面：
@GetMapping("doAdd")
public Boolean doAdd(){
FlowLimit instance = FlowLimit.getInstance(); //单例获取
//查看当前的/doAdd接口是否触发了限流
Boolean flowLimitFlag = instance.isAvailable("doAdd");
if(!flowLimitFlag){
log.warn("触发限流，拒绝请求");
return false;
}
//doAdd()
return true;
}
调用实例如上
上面这个限流其实是有一定问题的：比如你限定10秒钟1000次，在第9.9秒的时候，突然进来1000个请求，然后第10.1秒的时候，攻击者，又进来1000次请求，这样，0.2秒之内，进来2000次请求。。。
所以这个时候就需要令牌桶或者其他算法了，其他算法后面再写
没怎么仔细测试，有问题欢迎提出，共同学习
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。