springboot中redis并發(fā)鎖的等待時(shí)間設(shè)置長(zhǎng)短的方法
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; } }
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