快捷導(dǎo)航

SpringBoot接口限流的實現(xiàn)方法小結(jié)

更新時間：2024年10月21日 09:16:40 作者：Moshow鄭鍇

在一個高并發(fā)系統(tǒng)中對流量的把控是非常重要的,當(dāng)巨大的流量直接請求到我們的服務(wù)器上沒多久就可能造成接口不可用,不處理的話甚至?xí)斐烧麄€應(yīng)用不可用,所以我們需要接口限流,本文給大家介紹了SpringBoot接口限流的實現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下

防止服務(wù)過載：
當(dāng)API的請求量突然激增時，如果沒有限流措施，可能會導(dǎo)致服務(wù)器資源耗盡，從而影響服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性。
提高系統(tǒng)穩(wěn)定性：
通過限制每個用戶的請求頻率，可以確保系統(tǒng)在高負(fù)載下仍能正常運行，避免因單個用戶或服務(wù)的過度請求而導(dǎo)致的系統(tǒng)崩潰。
防止惡意攻擊：
限流可以作為一種安全措施，防止惡意用戶通過發(fā)起大量請求來攻擊系統(tǒng)，如DDoS攻擊或暴力破解嘗試。

在 Spring Boot 中，可以通過多種方式實現(xiàn)接口限流。

以下是幾種常用的實現(xiàn)方法：

1. 使用 Bucket4j

Bucket4j 是一個 Java 的限流庫，可以很容易地集成到 Spring Boot 項目中。

步驟：

添加 Maven 依賴：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.bucket4j/bucket4j-core -->
<dependency>
    <groupId>com.bucket4j</groupId>
    <artifactId>bucket4j-core</artifactId>
    <version>8.10.1</version>
</dependency>

創(chuàng)建限流配置：

import net.jodah.bucket4j.Bucket;
import net.jodah.bucket4j.BucketBuilder;
import java.time.Duration;
 
@Service
public class RateLimiterService {
    private final Bucket bucket;
 
    public RateLimiterService() {
        this.bucket = Bucket.builder()
                .addLimit(BucketLimit.of(10, Duration.ofMinutes(1)))
                .build();
    }
 
    public boolean tryConsume() {
        return bucket.tryConsume(1);
    }
}

在控制器中使用限流：

@RestController
public class MyController {
    private final RateLimiterService rateLimiterService;
 
    @Autowired
    public MyController(RateLimiterService rateLimiterService) {
        this.rateLimiterService = rateLimiterService;
    }
 
    @GetMapping("/api")
    public ResponseEntity<String> api() {
        if (!rateLimiterService.tryConsume()) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("請求過于頻繁，請稍后再試。");
        }
        return ResponseEntity.ok("請求成功！");
    }
}

2. 使用 Spring Cloud Gateway

如果你使用 Spring Cloud Gateway，可以在配置文件中設(shè)置限流規(guī)則。

示例配置：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_route
          uri: lb://my-service
          predicates:
            - Path=/api/**
          filters:
            - requestRateLimiter:
                rateLimiter:
                  refillPolicy:
                    tokens: 10
                    duration: 1s
                  burstCapacity: 20

3. 使用 AOP 方式

通過 AOP（面向切面編程）也可以實現(xiàn)限流。

步驟：

創(chuàng)建注解：

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimit {
    int limit() default 10; // 限制次數(shù)
    int timeout() default 60; // 超時時間
}

使用 AOP 切面：

@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
    // 實現(xiàn)限流邏輯
    @Around("@annotation(rateLimit)")
    public Object limit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
        // 限流邏輯
        return joinPoint.proceed();
    }
}

在需要限流的控制器方法上使用：

@RestController
public class MyController {
    @RateLimit(limit = 10, timeout = 60)
    @GetMapping("/api")
    public ResponseEntity<String> api() {
        return ResponseEntity.ok("請求成功！");
    }
}

4. 集成第三方庫Resilience4j：

Resilience4j是一個輕量級的容錯庫，它提供了多種限流器實現(xiàn)，如SemaphoreBasedRateLimiter。
添加Resilience4j依賴后，可以配置限流器，并在控制器中使用注解@RateLimiter進行限流。

5.使用分布式鎖實現(xiàn)限流：

在某些情況下，可以使用分布式鎖（如Redisson）來實現(xiàn)限流，尤其是在需要防止用戶重復(fù)操作的場景中。

結(jié)論

以上是常用的幾種限流實現(xiàn)方式，可以根據(jù)項目需求選擇適合的方法。

選擇哪種限流方案取決于具體的業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)架構(gòu)。對于分布式系統(tǒng)，通常推薦使用Redis或第三方庫如Resilience4j來實現(xiàn)限流，以保證限流的準(zhǔn)確性和一致性。而對于單機應(yīng)用，Guava RateLimiter或Spring Boot Actuator的@RateLimiter注解可能是更簡單的選擇。

到此這篇關(guān)于SpringBoot接口限流的實現(xiàn)方法小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot接口限流內(nèi)容請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！

您可能感興趣的文章: