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SpringBoot注解实现网络限速

2026-02-18 10:15:48 作者：OVO芙兰朵

本文介绍在 Spring Boot 3 中实现多维度网络带宽限速的完整方案,基于令牌桶算法手动实现核心逻辑,通过自定义拦截请求、包装响应流、控制输出速率,实现对文件下载、视频流等场景的精确速度控制,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

概述

本文介绍在 Spring Boot 3 中实现多维度网络带宽限速的完整方案。基于令牌桶算法手动实现核心逻辑，通过自定义 HandlerInterceptor 拦截请求、HttpServletResponseWrapper 包装响应流、RateLimitedOutputStream 控制输出速率，实现对文件下载、视频流等场景的精确速度控制。

为什么需要带宽限速

带宽限速与常见的 API 限流不同：限流控制的是请求次数（如每分钟100次），而限速控制的是网络带宽（如每秒200KB）。在实际应用中，带宽限速有着重要的业务价值：

场景一：文件下载服务

对于网盘或资源分发平台，免费用户限制在 200KB/s，VIP 用户提升到 2MB/s，既能保障基础体验，又能激励付费转化。

场景二：视频流媒体

不同清晰度对应不同带宽限制（480P 用 500KB/s，1080P 用 3MB/s），避免高码率视频占用过多服务器带宽。

场景三：API 接口保护

大数据量接口（如导出报表）如果没有带宽控制，单个请求可能占满整个出口带宽，影响其他用户访问。

核心原理：令牌桶算法

令牌桶算法是流量控制的经典方案，其思想非常直观：想象一个桶，系统以固定速率向桶中放入令牌，请求数据时必须从桶中取走对应数量的令牌。

核心参数解析：

桶容量（Capacity）： 决定能承受多大突发流量。容量为 200KB 时，即使桶已满，最多也只能连续发送 200KB 数据，之后必须等待令牌补充。
填充速率（Refill Rate）： 决定长期平均传输速度。每秒补充 200KB 令牌，意味着平均速度就是 200KB/s。
分块大小（Chunk Size）： 影响流量平滑度。将 8KB 数据拆分成 2KB×4 次写入，每次写入之间进行令牌检查，比一次性写入 8KB 更加平滑。

算法流程：

发送数据前：

计算距离上次补充的时间差
根据时间差 × 填充速率计算新增令牌数
更新桶中令牌数（不超过容量上限）

发送数据时：

检查令牌是否足够
足够：直接扣除令牌，发送数据
不足：计算 (缺少令牌数 / 填充速率) 得到等待时间，精确等待后发送

技术设计

整体流程

本方案采用拦截器模式，在请求处理的早期阶段完成限速组件的初始化，通过请求属性传递包装后的响应对象。

请求流程：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. DispatcherServlet 分发请求                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. BandwidthLimitInterceptor.preHandle()                            │
│    - 解析 @BandwidthLimit 注解                                      │
│    - 从 BandwidthLimitManager 获取共享 TokenBucket                   │
│    - 创建 BandwidthLimitResponseWrapper 并存入 request attribute    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. Controller 处理请求                                              │
│    - 通过 BandwidthLimitHelper.getLimitedResponse() 获取包装后的响应 │
│    - 向响应流写入数据（自动触发限速）                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. BandwidthLimitInterceptor.afterCompletion()                      │
│    - 清理资源，关闭流                                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

为什么选择 HandlerInterceptor

在 Spring Boot 中实现请求处理，有两种常见方式：Filter 和 HandlerInterceptor。本方案选择 HandlerInterceptor 的关键原因是：注解解析需要 HandlerMethod 对象。

Filter 在 DispatcherServlet 之前执行，此时还没有确定具体的处理方法，无法获取方法上的 @BandwidthLimit 注解。而 HandlerInterceptor 在处理器确定后执行，可以通过 HandlerMethod 精确获取方法级别和类级别的注解信息。

核心组件职责

组件	职责
@BandwidthLimit	声明式注解，配置限速参数
BandwidthLimitInterceptor	拦截请求，解析注解，创建响应包装器
BandwidthLimitManager	管理多维度限速桶（全局/API/用户/IP）
BandwidthLimitResponseWrapper	包装 HttpServletResponse，替换 OutputStream
RateLimitedOutputStream	实现限速逻辑，包装 TokenBucket
TokenBucket	令牌桶算法实现
BandwidthLimitHelper	从请求属性中获取包装后的响应对象

多维度限速实现

本方案支持四种限速维度，满足不同业务场景需求：

全局限速（GLOBAL）

所有请求共享同一个限速桶，适合保护服务器整体出口带宽。例如设置 10MB/s 全局限制，即使有100个并发下载，总带宽也不会超过 10MB/s。

@BandwidthLimit(value = 200, unit = BandwidthUnit.KB, type = LimitType.GLOBAL)
@GetMapping("/download/global")
public void downloadGlobal(HttpServletResponse response) throws IOException {
    HttpServletResponse limitedResponse = BandwidthLimitHelper.getLimitedResponse(request, response);
    // 写入数据...
}

API 维度限速（API）

每个接口路径独立限速，不同接口的流量互不影响。/api/file/download 限制 500KB/s，/api/video/stream 限制 2MB/s，两个接口可以同时达到各自的速度上限。

@BandwidthLimit(value = 500, unit = BandwidthUnit.KB, type = LimitType.API)
@GetMapping("/download/file")
public void downloadFile(HttpServletResponse response) throws IOException {
    // 文件下载逻辑
}
 
@BandwidthLimit(value = 2048, unit = BandwidthUnit.KB, type = LimitType.API)
@GetMapping("/stream/video")
public void streamVideo(HttpServletResponse response) throws IOException {
    // 视频流逻辑
}

用户维度限速（USER）

根据用户标识（如请求头 X-User-Id）进行限速，每个用户独立计算带宽。配合 free 和 vip 参数，可实现差异化服务：

@BandwidthLimit(value = 200, unit = BandwidthUnit.KB, type = LimitType.USER,
                free = 200, vip = 2048)
@GetMapping("/download/user")
public void downloadByUser(@RequestHeader("X-User-Type") String userType,
                           HttpServletResponse response) throws IOException {
    // 根据请求头 X-User-Type 自动应用 200KB/s 或 2MB/s 限速
}

IP 维度限速（IP）

根据客户端 IP 地址限速，防止单个 IP 占用过多带宽。支持代理环境下的 IP 获取（X-Forwarded-For、X-Real-IP）。

@BandwidthLimit(value = 300, unit = BandwidthUnit.KB, type = LimitType.IP)
@GetMapping("/download/ip")
public void downloadByIp(HttpServletResponse response) throws IOException {
    // 每个独立 IP 限制 300KB/s
}

关键代码实现

1. 令牌桶核心算法

TokenBucket 的核心在于精确的时间计算和令牌补充。使用 System.nanoTime()获取纳秒级时间戳，确保高精度速率控制。

public synchronized void acquire(long permits) {
    // 1. 补充令牌
    refill();
 
    // 2. 计算等待时间
    if (tokens >= permits) {
        tokens -= permits;
        return;
    }
 
    long deficit = permits - tokens;
    long waitNanos = (deficit * 1_000_000_000L) / refillRate;
 
    // 3. 精确等待
    sleepNanos(waitNanos);
 
    // 4. 等待后消费
    tokens = 0;
}
 
private void refill() {
    long now = System.nanoTime();
    long elapsedNanos = now - lastRefillTime;
    long newTokens = (elapsedNanos * refillRate) / 1_000_000_000L;
    tokens = Math.min(capacity, tokens + newTokens);
    lastRefillTime = now;
}

2. 响应包装器

HttpServletResponseWrapper 是 Servlet 规范提供的响应包装基类，通过覆盖 getOutputStream() 方法返回自定义的限速输出流。

public class BandwidthLimitResponseWrapper extends HttpServletResponseWrapper {
    privatefinal TokenBucket sharedTokenBucket;  // 共享的令牌桶
 
    @Override
    public ServletOutputStream getOutputStream() throws IOException {
        if (limitedOutputStream == null && sharedTokenBucket != null) {
            // 使用共享 TokenBucket，确保多维度统计正确
            limitedOutputStream = new RateLimitedOutputStream(
                super.getOutputStream(),
                sharedTokenBucket,
                bandwidthBytesPerSecond
            );
        }
        return limitedOutputStream;
    }
}

3. 拦截器获取包装响应

拦截器在 preHandle 中创建响应包装器，存储到 request attribute，Controller 通过 BandwidthLimitHelper 获取。

@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
    BandwidthLimit annotation = findAnnotation(handler);
    if (annotation != null) {
        // 从 Manager 获取共享 TokenBucket
        TokenBucket bucket = limitManager.getBucket(type, key, capacity, rate);
 
        // 创建包装器并存储
        BandwidthLimitResponseWrapper wrappedResponse =
            new BandwidthLimitResponseWrapper(response, bucket, bandwidthBytesPerSecond, chunkSize);
        request.setAttribute("BandwidthLimitWrappedResponse", wrappedResponse);
    }
    return true;
}

4. Controller 获取限速响应

Controller 通过 BandwidthLimitHelper.getLimitedResponse() 获取包装后的响应，所有写入操作都会自动限速。

@GetMapping("/download/global")
public void downloadGlobal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
    HttpServletResponse limitedResponse = BandwidthLimitHelper.getLimitedResponse(request, response);
 
    limitedResponse.setContentType("application/octet-stream");
    limitedResponse.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=test.bin");
 
    // 写入数据时自动限速
    limitedResponse.getOutputStream().write(data);
}

参数调优指南

桶容量选择

容量决定突发流量承受能力：

容量设置	突发能力	适用场景
速率 × 0.5	平滑，无突发	流量控制严格的场景
速率 × 1.0	允许 1 秒突发	默认推荐值
速率 × 2.0	允许 2 秒突发	需要良好首屏加载

// 注解配置
@BandwidthLimit(value = 200, unit = BandwidthUnit.KB, capacityMultiplier = 1.0)

分块大小选择

分块大小影响流量平滑度，经验公式：chunkSize = bandwidth / 50

带宽	推荐分块	理由
200 KB/s	1-4 KB	小分块保证平滑
1 MB/s	4-8 KB	平衡平滑与性能
5 MB/s+	8-16 KB	减少系统调用开销

// 自动计算（推荐）
@BandwidthLimit(value = 200, unit = BandwidthUnit.KB, chunkSize = -1)
 
// 手动指定
@BandwidthLimit(value = 200, unit = BandwidthUnit.KB, chunkSize = 4096)

总结

本文基于令牌桶算法，通过 HandlerInterceptor + HttpServletResponseWrapper，在 Spring Boot 中实现了多维度带宽限速。

支持全局/API/用户/IP 四种限速维度，提供实时统计监控，适用于API接口保护、文件下载、视频流等场景。

到此这篇关于SpringBoot注解实现网络限速的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 网络限速内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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