SpringBoot接口限流的實現(xiàn)方法小結

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,當巨大的流量直接請求到我們的服務器上沒多久就可能造成接口不可用,不處理的話甚至會造成整個應用不可用,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

防止服務過載：
當API的請求量突然激增時，如果沒有限流措施，可能會導致服務器資源耗盡，從而影響服務的穩(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)在高負載下仍能正常運行，避免因單個用戶或服務的過度請求而導致的系統(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操作的場景中。

結論

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)務需求和系統(tǒng)架構。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，以保證限流的準確性和一致性。而對于單機應用，Guava RateLimiter或Spring Boot Actuator的@RateLimiter注解可能是更簡單的選擇。

到此這篇關于SpringBoot接口限流的實現(xiàn)方法小結的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot接口限流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！

您可能感興趣的文章: