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Java通過Caffeine和自定義注解實(shí)現(xiàn)本地防抖接口限流

 更新時(shí)間:2025年05月20日 08:32:33   作者:不掉頭發(fā)的阿水  
Caffeine?是目前Java領(lǐng)域最熱門,性能最高的本地內(nèi)存緩存庫,本文為大家詳細(xì)介紹了如何利用Caffeine和自定義注解實(shí)現(xiàn)本地防抖接口限流功能,需要的可以了解下

一、背景與需求

在實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)中,經(jīng)常遇到接口被前端高頻觸發(fā)、按鈕被多次點(diǎn)擊或者接口重復(fù)提交的問題,導(dǎo)致服務(wù)壓力變大、數(shù)據(jù)冗余、甚至引發(fā)冪等性/安全風(fēng)險(xiǎn)。

常規(guī)做法是前端節(jié)流/防抖、后端用Redis全局限流、或者API網(wǎng)關(guān)限流。但在很多場景下:

  • 接口只要求單機(jī)(本地)防抖,不需要全局一致性;
  • 只想讓同一個業(yè)務(wù)對象(同一手機(jī)號、同一業(yè)務(wù)ID、唯一標(biāo)識)在自定義設(shè)置秒內(nèi)只處理一次;
  • 想要注解式配置,讓代碼更優(yōu)雅、好維護(hù)。

這個時(shí)候,Caffeine+自定義注解+AOP的本地限流(防抖)方案非常合適。

二、方案設(shè)計(jì)

1. Caffeine介紹

Caffeine 是目前Java領(lǐng)域最熱門、性能最高的本地內(nèi)存緩存庫,QPS可達(dá)百萬級,適用于低延遲、高并發(fā)、短TTL緩存場景。
在本地限流、防抖、接口去重等方面天然有優(yōu)勢。

2. 自定義注解+AOP

用自定義注解(如@DebounceLimit)標(biāo)記要防抖的接口,AOP切面攔截后判斷是否需要限流,核心思路是:

  • 以唯一標(biāo)識作為key;
  • 每次訪問接口,先查詢本地Caffeine緩存;
  • 如果key在2秒內(nèi)已被處理過,則直接攔截;
  • 否則執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯,并記錄處理時(shí)間。

這種方式無侵入、代碼簡潔、可擴(kuò)展性強(qiáng),適合絕大多數(shù)本地場景。

效果圖如下:

三、完整實(shí)現(xiàn)步驟

1.Pom依賴如下

        <dependency>
            <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
            <artifactId>caffeine</artifactId>
            <version>2.9.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.aspectj</groupId>
            <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
        </dependency>

2. 定義自定義注解

import java.lang.annotation.*;
 
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DebounceLimit {
    /**
     * 唯一key(支持SpEL表達(dá)式,如 #dto.id)
     */
    String key();
 
    /**
     * 防抖時(shí)間,單位秒
     */
    int ttl() default 2;
 
    /**
     * 是否返回上次緩存的返回值
     */
    boolean returnLastResult() default true;
}

3. 配置Caffeine緩存Bean

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Configuration
public class DebounceCacheConfig {
    @Bean
    public Cache<String, Object> debounceCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
                .maximumSize(100_000)
                .build();
    }
}

4. 編寫AOP切面

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.lps.anno.DebounceLimit;
import lombok.Getter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.expression.ExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.standard.SpelExpressionParser;
import org.springframework.expression.spel.support.StandardEvaluationContext;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.reflect.Method;
 
@Slf4j
@Aspect
@Component
public class DebounceLimitAspect {
 
    @Autowired
    private Cache<String, Object> debounceCache;
 
    private final ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
 
    @Around("@annotation(debounceLimit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint pjp, DebounceLimit debounceLimit) throws Throwable {
        // 1. 獲取方法、參數(shù)
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        Method method = methodSignature.getMethod();
        Object[] args = pjp.getArgs();
        String[] paramNames = methodSignature.getParameterNames();
        StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
        for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {
            context.setVariable(paramNames[i], args[i]);
        }
 
        // 2. 解析SpEL表達(dá)式得到唯一key
        String key = parser.parseExpression(debounceLimit.key()).getValue(context, String.class);
        String cacheKey = method.getDeclaringClass().getName() + "." + method.getName() + ":" + key;
 
        long now = System.currentTimeMillis();
        DebounceResult<Object> debounceResult = (DebounceResult<Object>) debounceCache.getIfPresent(cacheKey);
 
        if (debounceResult != null && (now - debounceResult.getTimestamp() < debounceLimit.ttl() * 1000L)) {
            String methodName = pjp.getSignature().toShortString();
            log.error("接口[{}]被限流, key={}", methodName, cacheKey);
            // 是否返回上次結(jié)果
            if (debounceLimit.returnLastResult() && debounceResult.getResult() != null) {
                return debounceResult.getResult();
            }
            // 統(tǒng)一失敗響應(yīng),可自定義異?;蚍祷亟Y(jié)構(gòu)
            return new RuntimeException("操作過于頻繁,請稍后再試!");
        }
 
        Object result = pjp.proceed();
        debounceCache.put(cacheKey, new DebounceResult<>(result, now));
        return result;
    }
 
    @Getter
    static class DebounceResult<T> {
        private final T result;
        private final long timestamp;
 
        public DebounceResult(T result, long timestamp) {
            this.result = result;
            this.timestamp = timestamp;
        }
    }
}

5. 控制器里直接用注解實(shí)現(xiàn)防抖

@RestController
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class DebounceControl {
    private final UserService userService;
    @PostMapping("/getUsernameById")
    @DebounceLimit(key = "#dto.id", ttl = 10)
    public String test(@RequestBody User dto) {
        log.info("在{}收到了請求,參數(shù)為:{}", DateUtil.now(), dto);
        return userService.getById(dto.getId()).getUsername();
    }
}

只要加了這個注解,同一個id的請求在自定義設(shè)置的秒內(nèi)只處理一次,其他直接被攔截并打印日志。

四、擴(kuò)展與注意事項(xiàng)

1.SpEL表達(dá)式靈活

可以用 #dto.id、#dto.mobile、#paramName等,非常適合多參數(shù)、復(fù)雜唯一性業(yè)務(wù)場景。

2.returnLastResult適合有“緩存返回結(jié)果”的場景

比如查詢接口、表單重復(fù)提交直接復(fù)用上次的返回值。

3.本地限流僅適用于單機(jī)環(huán)境

多節(jié)點(diǎn)部署建議用Redis分布式限流,原理一樣。

4.緩存key建議加上方法簽名

避免不同接口之間key沖突。

5.Caffeine最大緩存、過期時(shí)間應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)并發(fā)和內(nèi)存合理設(shè)置

絕大多數(shù)接口幾千到幾萬key都沒壓力。

五、適用與不適用場景

適用:

  • 單機(jī)接口防抖/限流
  • 短時(shí)間重復(fù)提交防控
  • 按業(yè)務(wù)唯一標(biāo)識維度防刷
  • 秒殺、報(bào)名、投票等接口本地保護(hù)

不適用:

  • 分布式場景(建議用Redis或API網(wǎng)關(guān)限流)
  • 需要全局一致性的業(yè)務(wù)
  • 內(nèi)存非常敏感/極端高并發(fā)下,需結(jié)合Redis做混合限流

六、總結(jié)

Caffeine + 注解 + AOP的本地限流防抖方案,實(shí)現(xiàn)簡單、代碼優(yōu)雅、性能極高、擴(kuò)展靈活

到此這篇關(guān)于Java通過Caffeine和自定義注解實(shí)現(xiàn)本地防抖接口限流的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java本地防抖接口限流內(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!

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