springboot中redis并發(fā)鎖的等待時間設置長短的方法

更新時間：2024年10月23日 14:33:19 作者：syty2020

在SpringBoot應用中,Redis鎖的等待時間設置不當可能導致資源浪費、響應時間增加、死鎖風險升高、系統(tǒng)負載增加、業(yè)務邏輯延遲以及故障恢復慢等問題,建議合理設置等待時間,并考慮使用其他分布式鎖實現(xiàn)方式提高性能

問題：等待時間我設置的大一點，還是立刻拋出錯誤不等待；個人是覺得要立刻拋出錯誤，首先如果同一把鎖并發(fā)量太大，沒有限流，會造成服務器連接數(shù)立刻達到最大連接數(shù)，服務不可用；其次等待沒有意義，還會增大接口相應時間；實時接口直接報錯，如果不想拋錯，可以加入消息隊列處理

redis等待時間過長會怎么樣

在Spring Boot應用中，如果Redis鎖的等待時間設置過長，可能會帶來以下幾個后果：

資源浪費：長時間等待鎖會導致線程資源被占用，無法處理其他任務，從而降低系統(tǒng)的整體性能和吞吐量。
響應時間增加：用戶請求需要等待更長時間才能獲得響應，導致用戶體驗變差，特別是在高并發(fā)場景下，響應時間的增加可能會顯著影響用戶滿意度。
死鎖風險：如果鎖的釋放機制不完善，長時間等待可能會增加死鎖的風險，導致系統(tǒng)無法正常運行。
系統(tǒng)負載增加：長時間等待鎖可能會導致大量線程處于等待狀態(tài)，增加系統(tǒng)的負載，可能會導致CPU和內存資源的過度消耗。
業(yè)務邏輯延遲：某些關鍵業(yè)務邏輯可能因為等待鎖而延遲執(zhí)行，影響業(yè)務流程的及時性和準確性。
故障恢復慢：在發(fā)生故障時，長時間等待鎖可能會延緩故障恢復的速度，影響系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。

為了避免這些問題，建議合理設置Redis鎖的等待時間，并結合業(yè)務需求和系統(tǒng)性能進行優(yōu)化。同時，可以考慮使用分布式鎖的其他實現(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)，默認值為200。
min-spare-threads：Tomcat線程池中保持的最小空閑線程數(shù)，默認值為10。
accept-count：當所有可用處理線程都被使用時，Tomcat可以接受的連接請求數(shù)，默認值為100。

當請求數(shù)超了最大線程數(shù)會怎么樣

當請求數(shù)超過了 server.tomcat.max-threads 的數(shù)量時，Tomcat 服務器將無法立即處理所有的請求。具體表現(xiàn)為：

請求排隊：多余的請求會進入等待隊列，等待有可用的線程來處理。如果等待隊列也滿了，新的請求將被拒絕。
響應延遲：由于請求需要排隊等待處理，響應時間會增加，用戶可能會感受到明顯的延遲。
資源耗盡：如果請求持續(xù)超過最大線程數(shù)，服務器資源（如內存和CPU）可能會被耗盡，導致性能下降，甚至可能導致服務器崩潰。
錯誤響應：在極端情況下，Tomcat 可能會返回錯誤響應，如HTTP 503（服務不可用），表示服務器暫時無法處理請求。

為了避免這些問題，可以采取以下措施：

增加 server.tomcat.max-threads 的值，但要注意服務器硬件資源的限制。
優(yōu)化應用程序代碼，提高每個請求的處理效率。使用負載均衡，將請求分散到多個服務器上。
實現(xiàn)請求限流，防止過多的請求涌入服務器。

springboot如何對接口限流

在Spring Boot中，可以通過多種方式對某個接口進行限流。以下是幾種常見的方法：

1. 使用Spring AOP和Guava RateLimiter

Guava提供了一個RateLimiter類，可以方便地實現(xiàn)限流。你可以結合Spring AOP來對特定的接口進行限流。

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)建一個限流注解：

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

創(chuàng)建一個AOP切面來處理限流邏輯：

@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個請求 @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，可以通過配置來實現(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，因為Spring Cloud Gateway的限流依賴于Redis。

3. 使用第三方庫如 Bucket4j

Bucket4j是一個Java庫，可以用于實現(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)建一個限流過濾器：

@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"); 
} 
}
}

注冊過濾器：

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

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

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