欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

redis redisson 限流器的實(shí)例(RRateLimiter)

 更新時(shí)間:2021年07月03日 11:47:02   作者:o_瓜田李下_o  
這篇文章主要介紹了redis redisson 限流器的實(shí)例(RRateLimiter),具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

redis redisson 限流器實(shí)例

作用:限制一段時(shí)間內(nèi)對數(shù)據(jù)的訪問數(shù)量

相關(guān)接口

RRateLimiter

public interface RRateLimiter extends RRateLimiterAsync, RObject { 
    boolean trySetRate(RateType var1, long var2, long var4, RateIntervalUnit var6);
                              //設(shè)置訪問速率,var2為訪問數(shù),var4為單位時(shí)間,var6為時(shí)間單位 
    void acquire();           //訪問數(shù)據(jù)
    void acquire(long var1);  //占var1的速度計(jì)算值 
    boolean tryAcquire();                                    //嘗試訪問數(shù)據(jù)
    boolean tryAcquire(long var1);                           //嘗試訪問數(shù)據(jù),占var1的速度計(jì)算值
    boolean tryAcquire(long var1, TimeUnit var3);            //嘗試訪問數(shù)據(jù),設(shè)置等待時(shí)間var3
    boolean tryAcquire(long var1, long var3, TimeUnit var5); //嘗試訪問數(shù)據(jù),占數(shù)據(jù)計(jì)算值var1,設(shè)置等待時(shí)間var3 
    RateLimiterConfig getConfig();
}

RateType:速度類型

public enum RateType {
    OVERALL,             //所有客戶端加總限流
    PER_CLIENT;          //每個(gè)客戶端單獨(dú)計(jì)算流量
 
    private RateType() {
    }
}

RateInternalUnit:速度單位

public enum RateIntervalUnit {
    MILLISECONDS {
        public long toMillis(long value) {
            return value;
        }
    },
    SECONDS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.SECONDS.toMillis(value);
        }
    },
    MINUTES {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.MINUTES.toMillis(value);
        }
    },
    HOURS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.HOURS.toMillis(value);
        }
    },
    DAYS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.DAYS.toMillis(value);
        }
    };
 
    private RateIntervalUnit() {
    } 
    public abstract long toMillis(long var1);
}

示例

public class MyTest8 { 
    public static void main(String[] args){
        Config config=new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.57.120:6379").setPassword("123456");
        RedissonClient client= Redisson.create(config);
 
        RRateLimiter rateLimiter=client.getRateLimiter("rate_limiter");
        rateLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT,5,2, RateIntervalUnit.MINUTES); 
        ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i=0;i<10;i++){
            executorService.submit(()->{
               try{
                   rateLimiter.acquire();
                   System.out.println("線程"+Thread.currentThread().getId()+"進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):"+System.currentTimeMillis());
               }catch (Exception e){
                   e.printStackTrace();
               }
            });
        }
    }
}

控制臺輸出

線程49進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672546522
線程55進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672546522
線程56進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672546526
線程50進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672546523
線程48進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672546523

線程51進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672666627
線程53進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672666627
線程54進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672666627
線程57進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672666628
線程52進(jìn)入數(shù)據(jù)區(qū):1574672666628
說明:兩分鐘之內(nèi)最多只有5個(gè)線程在執(zhí)行

分布式限流redission RRateLimiter使用及原理

前提:

最近公司在做有需求在做分布式限流,調(diào)研的限流框架大概有

  • 1、spring cloud gateway集成redis限流,但屬于網(wǎng)關(guān)層限流
  • 2、阿里Sentinel,功能強(qiáng)大、帶監(jiān)控平臺
  • 3、srping cloud hystrix,屬于接口層限流,提供線程池與信號量兩種方式
  • 4、其他:redission、手?jǐn)]代碼

實(shí)際需求情況屬于業(yè)務(wù)端限流,redission更加方便,使用更加靈活,下面介紹下redission分布式限流如何使用及原理:

一、使用

使用很簡單、如下

// 1、 聲明一個(gè)限流器
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
 
// 2、 設(shè)置速率,5秒中產(chǎn)生3個(gè)令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);
 
// 3、試圖獲取一個(gè)令牌,獲取到返回true
rateLimiter.tryAcquire(1)

二、原理

1、getRateLimiter

// 聲明一個(gè)限流器 名稱 叫key
redissonClient.getRateLimiter(key)

2、trySetRate

trySetRate方法跟進(jìn)去底層實(shí)現(xiàn)如下:

@Override
    public RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);"
              + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);"
              + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);",
                Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());
    }

舉個(gè)例子,更容易理解:

比如下面這段代碼,5秒中產(chǎn)生3個(gè)令牌,并且所有實(shí)例共享(RateType.OVERALL所有實(shí)例共享、RateType.CLIENT單實(shí)例端共享)

trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);

那么redis中就會設(shè)置3個(gè)參數(shù):

hsetnx,key,rate,3
hsetnx,key,interval,5
hsetnx,key,type,0

接著看tryAcquire(1)方法:底層源碼如下

private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');"  //1
              + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');"  //2
              + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3
              + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4
              
              + "local valueName = KEYS[2];" //5
              + "if type == 1 then "
                  + "valueName = KEYS[3];" //6
              + "end;"
              
              + "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7
              + "if currentValue ~= false then " 
                     + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8
                         + "return redis.call('pttl', valueName); "
                     + "else "
                         + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9
                         + "return nil; "
                     + "end; "
              + "else " //10
                     + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); " 
                     + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "
                     + "return nil; "
              + "end;",
                Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()), 
                value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
    }

第1、2、3備注行是獲取上一步set的3個(gè)值:rate、interval、type,如果這3個(gè)值沒有設(shè)置,直接返回rateLimiter沒有被初始化。

第5備注行聲明一個(gè)變量叫valueName 值為KEYS[2],KEYS[2]對應(yīng)的值是getValueName()方法,getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我們設(shè)置的key;如果type=1,表示全局共享,那么valueName 的值改為取KEYS[3],KEYS[3]對應(yīng)的值為getClientValueName(),查看getClientValueName()源碼:

String getClientValueName() {
        return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
   }

ConnectionManager().getId()如下:

public interface ConnectionManager {    
    UUID getId(); 
    省略...
}

這個(gè)getId()是每個(gè)客戶端初始化的時(shí)候生成的UUID,即每個(gè)客戶端的getId是唯一的,這也就驗(yàn)證了trySetRate方法中RateType.ALL與RateType.PER_CLIENT的作用。

  • 接著看第7標(biāo)準(zhǔn)行,獲取valueName對應(yīng)的值currentValue;首次獲取肯定為空,那么看第10標(biāo)準(zhǔn)行else的邏輯
  • set valueName 3 px 5,設(shè)置key=valueName value=3 過期時(shí)間為5秒
  • decrby valueName 1,將上面valueName的值減1
  • 那么如果第二次訪問,第7標(biāo)注行返回的值存在,將會走第8標(biāo)注行,緊接著走如下判斷
  • 如果當(dāng)前valueName的值也就是3,小于要獲得的令牌數(shù)量(tryAcquire方法中的入?yún)?,那么說明當(dāng)前時(shí)間內(nèi)(key的有效期5秒內(nèi)),令牌的數(shù)量已經(jīng)被用完,返回pttl(key的剩余過期時(shí)間);反之說明桶中有足夠的令牌,獲取之后將會把桶中的令牌數(shù)量減1,至此結(jié)束。

總結(jié):

redission分布式限流采用令牌桶思想和固定時(shí)間窗口,trySetRate方法設(shè)置桶的大小,利用redis key過期機(jī)制達(dá)到時(shí)間窗口目的,控制固定時(shí)間窗口內(nèi)允許通過的請求量。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Java 添加數(shù)字簽名到excel及檢測,刪除簽名

    Java 添加數(shù)字簽名到excel及檢測,刪除簽名

    這篇文章主要介紹了Java 添加數(shù)字簽名到excel及檢測,刪除簽名的方法,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用Java,感興趣的朋友可以了解下
    2021-04-04
  • java-spark中各種常用算子的寫法示例

    java-spark中各種常用算子的寫法示例

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于java-spark中各種常用算子的寫法的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2018-06-06
  • JAVA各種OOM代碼示例與解決方法

    JAVA各種OOM代碼示例與解決方法

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于JAVA各種OOM代碼示例與解決方法的相關(guān)資料,文中通過示例代碼以及圖文介紹的非常詳細(xì),對大家學(xué)習(xí)或者使用java具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-07-07
  • 淺談Java并發(fā)之同步器設(shè)計(jì)

    淺談Java并發(fā)之同步器設(shè)計(jì)

    這篇文章主要介紹Java并發(fā)之同步器設(shè)計(jì),本文以記錄方式并發(fā)編程中同步器設(shè)計(jì)的一些共性特征。并簡單介紹了Java中的AQS,需要的朋友可以參考一下文章的詳細(xì)內(nèi)容
    2021-10-10
  • SpringCloud Feign 服務(wù)調(diào)用的實(shí)現(xiàn)

    SpringCloud Feign 服務(wù)調(diào)用的實(shí)現(xiàn)

    Feign是一個(gè)聲明性web服務(wù)客戶端。本文記錄多個(gè)服務(wù)之間使用Feign調(diào)用,小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-01-01
  • idea使用mybatis插件mapper中的方法爆紅的解決方案

    idea使用mybatis插件mapper中的方法爆紅的解決方案

    這篇文章主要介紹了idea使用mybatis插件mapper中的方法爆紅的解決方案,文中給出了詳細(xì)的原因分析和解決方案,對大家解決問題有一定的幫助,需要的朋友可以參考下
    2024-07-07
  • Java里volatile關(guān)鍵字是什么意思

    Java里volatile關(guān)鍵字是什么意思

    volatile具有synchronized關(guān)鍵字的“可見性”,但是沒有synchronized關(guān)鍵字的“并發(fā)正確性”,也就是說不保證線程執(zhí)行的有序性。這篇文章主要介紹了Java里volatile關(guān)鍵字是什么意思的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
    2016-11-11
  • 詳解SpringMVC學(xué)習(xí)系列(6) 之 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

    詳解SpringMVC學(xué)習(xí)系列(6) 之 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

    這篇文章主要介紹了詳解SpringMVC學(xué)習(xí)系列(6) 之 數(shù)據(jù)驗(yàn)證 ,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下。
    2016-12-12
  • Java簡單計(jì)時(shí)的實(shí)現(xiàn)案例(可以用來限時(shí)循環(huán))

    Java簡單計(jì)時(shí)的實(shí)現(xiàn)案例(可以用來限時(shí)循環(huán))

    這篇文章主要介紹了Java簡單計(jì)時(shí)的實(shí)現(xiàn)案例(可以用來限時(shí)循環(huán)),具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-08-08
  • Spring?Boot?整合持久層之Spring Data JPA

    Spring?Boot?整合持久層之Spring Data JPA

    在介紹Spring Data JPA的時(shí)候,我們首先認(rèn)識下Hibernate。Hibernate是數(shù)據(jù)訪問解決技術(shù)的絕對霸主,使用O/R映射技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問,O/R映射即將領(lǐng)域模型類和數(shù)據(jù)庫的表進(jìn)行映射,通過程序操作對象而實(shí)現(xiàn)表數(shù)據(jù)操作的能力,讓數(shù)據(jù)訪問操作無須關(guān)注數(shù)據(jù)庫相關(guān)的技術(shù)
    2022-08-08

最新評論