問(wèn)題：等待時(shí)間我設(shè)置的大一點(diǎn)，還是立刻拋出錯(cuò)誤不等待；個(gè)人是覺(jué)得要立刻拋出錯(cuò)誤，首先如果同一把鎖并發(fā)量太大，沒(méi)有限流，會(huì)造成服務(wù)器連接數(shù)立刻達(dá)到最大連接數(shù)，服務(wù)不可用；其次等待沒(méi)有意義，還會(huì)增大接口相應(yīng)時(shí)間；實(shí)時(shí)接口直接報(bào)錯(cuò)，如果不想拋錯(cuò)，可以加入消息隊(duì)列處理

redis等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)會(huì)怎么樣

在Spring Boot應(yīng)用中，如果Redis鎖的等待時(shí)間設(shè)置過(guò)長(zhǎng)，可能會(huì)帶來(lái)以下幾個(gè)后果：

• 資源浪費(fèi)：長(zhǎng)時(shí)間等待鎖會(huì)導(dǎo)致線程資源被占用，無(wú)法處理其他任務(wù)，從而降低系統(tǒng)的整體性能和吞吐量。
• 響應(yīng)時(shí)間增加：用戶請(qǐng)求需要等待更長(zhǎng)時(shí)間才能獲得響應(yīng)，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)變差，特別是在高并發(fā)場(chǎng)景下，響應(yīng)時(shí)間的增加可能會(huì)顯著影響用戶滿意度。
• 死鎖風(fēng)險(xiǎn)：如果鎖的釋放機(jī)制不完善，長(zhǎng)時(shí)間等待可能會(huì)增加死鎖的風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法正常運(yùn)行。
• 系統(tǒng)負(fù)載增加：長(zhǎng)時(shí)間等待鎖可能會(huì)導(dǎo)致大量線程處于等待狀態(tài)，增加系統(tǒng)的負(fù)載，可能會(huì)導(dǎo)致CPU和內(nèi)存資源的過(guò)度消耗。
• 業(yè)務(wù)邏輯延遲：某些關(guān)鍵業(yè)務(wù)邏輯可能因?yàn)榈却i而延遲執(zhí)行，影響業(yè)務(wù)流程的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。
• 故障恢復(fù)慢：在發(fā)生故障時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間等待鎖可能會(huì)延緩故障恢復(fù)的速度，影響系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。

為了避免這些問(wèn)題，建議合理設(shè)置Redis鎖的等待時(shí)間，并結(jié)合業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)性能進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，可以考慮使用分布式鎖的其他實(shí)現(xiàn)方式，如Zookeeper等，以提高系統(tǒng)的可靠性和性能。

springboot中的最大連接數(shù)

server.tomcat.max-threads=200

server.tomcat.min-spare-threads=10

server.tomcat.accept-count=100

• max-threads：Tomcat線程池中允許的最大線程數(shù)，默認(rèn)值為200。
• min-spare-threads：Tomcat線程池中保持的最小空閑線程數(shù)，默認(rèn)值為10。
• accept-count：當(dāng)所有可用處理線程都被使用時(shí)，Tomcat可以接受的連接請(qǐng)求數(shù)，默認(rèn)值為100。

當(dāng)請(qǐng)求數(shù)超了最大線程數(shù)會(huì)怎么樣

當(dāng)請(qǐng)求數(shù)超過(guò)了 server.tomcat.max-threads 的數(shù)量時(shí)，Tomcat 服務(wù)器將無(wú)法立即處理所有的請(qǐng)求。具體表現(xiàn)為：

• 請(qǐng)求排隊(duì)：多余的請(qǐng)求會(huì)進(jìn)入等待隊(duì)列，等待有可用的線程來(lái)處理。如果等待隊(duì)列也滿了，新的請(qǐng)求將被拒絕。
• 響應(yīng)延遲：由于請(qǐng)求需要排隊(duì)等待處理，響應(yīng)時(shí)間會(huì)增加，用戶可能會(huì)感受到明顯的延遲。
• 資源耗盡：如果請(qǐng)求持續(xù)超過(guò)最大線程數(shù)，服務(wù)器資源（如內(nèi)存和CPU）可能會(huì)被耗盡，導(dǎo)致性能下降，甚至可能導(dǎo)致服務(wù)器崩潰。
• 錯(cuò)誤響應(yīng)：在極端情況下，Tomcat 可能會(huì)返回錯(cuò)誤響應(yīng)，如HTTP 503（服務(wù)不可用），表示服務(wù)器暫時(shí)無(wú)法處理請(qǐng)求。

為了避免這些問(wèn)題，可以采取以下措施：

• 增加 server.tomcat.max-threads 的值，但要注意服務(wù)器硬件資源的限制。
• 優(yōu)化應(yīng)用程序代碼，提高每個(gè)請(qǐng)求的處理效率。使用負(fù)載均衡，將請(qǐng)求分散到多個(gè)服務(wù)器上。
• 實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求限流，防止過(guò)多的請(qǐng)求涌入服務(wù)器。

springboot如何對(duì)接口限流

在Spring Boot中，可以通過(guò)多種方式對(duì)某個(gè)接口進(jìn)行限流。以下是幾種常見(jiàn)的方法：

1. 使用Spring AOP和Guava RateLimiter

Guava提供了一個(gè)RateLimiter類(lèi)，可以方便地實(shí)現(xiàn)限流。你可以結(jié)合Spring AOP來(lái)對(duì)特定的接口進(jìn)行限流。

步驟：

添加Guava依賴：

<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>30.1.1-jre</version> </dependency>

創(chuàng)建一個(gè)限流注解：

@Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RateLimit { double value(); }

創(chuàng)建一個(gè)AOP切面來(lái)處理限流邏輯：

@Aspect @Component 
public class RateLimitAspect 
{ 
    private final Map<String, RateLimiter> limiters = new ConcurrentHashMap<>();
    @Around("@annotation(rateLimit)") 
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) 
    throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) 
    joinPoint.getSignature(); 
    Method method = signature.getMethod(); 
    String key = method.getDeclaringClass().getName() + "." + method.getName();
    RateLimiter rateLimiter = limiters.computeIfAbsent(key, k -> RateLimiter.create(rateLimit.value())); if (!rateLimiter.tryAcquire()) { throw new RuntimeException("Rate limit exceeded");
    } 
    return joinPoint.proceed();
    } 
}

在需要限流的接口上使用注解：

@RestController 
public class MyController 
{ 
    @RateLimit(1.0) 
    // 每秒1個(gè)請(qǐng)求 @GetMapping("/limited") public String limitedEndpoint() { return "This endpoint is rate limited"; } }

2. 使用Spring Cloud Gateway

如果你使用Spring Cloud Gateway，可以通過(guò)配置來(lái)實(shí)現(xiàn)限流。

步驟：

添加Spring Cloud Gateway依賴：

<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>

在application.yml中配置限流：

spring: cloud: gateway: routes: - id: limited_route uri: http://localhost:8080 predicates: - Path=/limited filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 redis-rate-limiter.burstCapacity: 1

確保你有Redis依賴和配置，因?yàn)镾pring Cloud Gateway的限流依賴于Redis。

3. 使用第三方庫(kù)如 Bucket4j

Bucket4j是一個(gè)Java庫(kù)，可以用于實(shí)現(xiàn)令牌桶算法的限流。

步驟：

添加Bucket4j依賴：

<dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-core</artifactId> <version>7.0.0</version> </dependency>

創(chuàng)建一個(gè)限流過(guò)濾器：

@Component 
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) 
public class RateLimitFilter extends OncePerRequestFilter 
{ 
private final Bucket bucket; public RateLimitFilter() 
{ 
Bandwidth limit = Bandwidth.classic(1, Refill.greedy(1, Duration.ofSeconds(1))); 
this.bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build();
} 
@Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException 
{ 
if (bucket.tryConsume(1)) 
{ 
filterChain.doFilter(request, response); 
} 
else 
{
response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value()); 
response.getWriter().write("Rate limit exceeded"); 
} 
}
}

注冊(cè)過(guò)濾器：

@Configuration public class FilterConfig
{ 
@Bean public FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> rateLimitFilter()
{ FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>(); 
registrationBean.setFilter(new RateLimitFilter()); 
registrationBean.addUrlPatterns("/limited"); return registrationBean; 
} 
}

到此這篇關(guān)于springboot中redis并發(fā)鎖的等待時(shí)間設(shè)置長(zhǎng)短的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis并發(fā)鎖等待時(shí)間設(shè)置長(zhǎng)短內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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