SpringBoot中如何实现限流，这种方式才叫优雅！

很早以前，我曾写过两篇介绍如何在SpringBoot中使用Guava和Redis实现接口限流的文章。具体包括：

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使用Guava实现单机令牌桶限流
使用Redis实现分布式限流

现在，一个问题摆在我们面前：如何将这两种限流机制整合到同一个组件中，以便用户随时切换呢？

显然，我们需要定义一个通用的限流组件，将其引入到业务中，并支持通过配置文件自由切换不同的限流机制。举例而言，当使用limit.type=redis时，启用Redis分布式限流组件，当使用limit.type=local时，启用Guava限流组件。这种自由切换机制能够为用户提供更大的灵活性和可维护性。

接下来，让我们开始动手实现吧！

第一步，创建通用模块cloud-limiter-starter

首先在父项目下创建一个模块

然后在pom文件中引入相关依赖


  
    com.google.guava
    guava
  
  
  
    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-web
    provided
  
  
    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis
    provided
  
  
    org.projectlombok
    lombok
    provided
  
  
    org.springframework
    spring-aspects
    provided

小提示：通用模块命名最好遵照规则以starter命名结束，同时通用模块引入的依赖最好设置provided属性。

第二步，实现限流功能

创建限流接口

既然有两种限流机制，按照套路肯定得先创建一个限流接口，就叫LimiterManager吧。

public interface LimiterManager {
    boolean tryAccess(Limiter limiter);
}

分别实现Redis的限流功能和Guava的限流功能，这里只给出核心代码。

Guava限流的核心实现GuavaLimiter

@Slf4j
public class GuavaLimiter implements LimiterManager{
    private final Map limiterMap = Maps.newConcurrentMap();

    @Override
    public boolean tryAccess(Limiter limiter) {
        RateLimiter rateLimiter = getRateLimiter(limiter);
        if (rateLimiter == null) {
            return false;
        }

        boolean access = rateLimiter.tryAcquire(1,100, TimeUnit.MILLISECONDS);

        log.info("{} access :{}",limiter.getKey() , access);

        return access;
    }
}

Redis限流的核心实现RedisLimiter

@Slf4j
public class RedisLimiter implements LimiterManager{

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisLimiter(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean tryAccess(Limiter limiter) {

        String key = limiter.getKey();
        if (StringUtils.isEmpty(key)) {
            throw new LimiterException( "redis limiter key cannot be null" );
        }

        List keys = new ArrayList<>();
        keys.add( key );

        int seconds = limiter.getSeconds();
        int limitCount = limiter.getLimitNum();

        String luaScript = buildLuaScript();

        RedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);

        Long count = stringRedisTemplate.execute( redisScript, keys, "" + limitCount, "" + seconds );

        log.info( "Access try count is {} for key={}", count, key );

        return count != null && count != 0;
    }
}

第三步，创建配置类

编写配置类根据配置文件注入限流实现类，当配置文件中属性 limit.type=local 时启用Guava限流机制，当limit.type=redis 时启用Redis限流机制。

@Configuration
public class LimiterConfigure {

    @Bean
    @ConditionalOnProperty(name = "limit.type",havingValue = "local")
    public LimiterManager guavaLimiter(){
        return new GuavaLimiter();
    }


    @Bean
    @ConditionalOnProperty(name = "limit.type",havingValue = "redis")
    public LimiterManager redisLimiter(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        return new RedisLimiter(stringRedisTemplate);
    }
}

第四步，创建AOP

根据前面的两篇文章可知，避免限流功能污染业务逻辑的最好方式是借助Spring AOP，所以很显然还得需要创建一个AOP。

@Aspect
@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true) //使用CGLIB代理
@Conditional(LimitAspectCondition.class)
public class LimitAspect {

    @Setter(onMethod_ = @Autowired)
    private LimiterManager limiterManager;

    @Pointcut("@annotation(com.jianzh5.limit.aop.Limit)")
    private void check() {

    }

    @Before("check()")
    public void before(JoinPoint joinPoint){
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();

        Limit limit = method.getAnnotation(Limit.class);
        if(limit != null){

            Limiter limiter = Limiter.builder().limitNum(limit.limitNum())
                    .seconds(limit.seconds())
                    .key(limit.key()).build();

            if(!limiterManager.tryAccess(limiter)){
                throw new LimiterException( "There are currently many people , please try again later!" );
            }
        }
    }
}

注意到类上我加了一行@Conditional(LimitAspectCondition.class)，使用了自定义条件选择器，意思是只有当配置类中出现了limit.type属性时才会加载这个AOP。

public class LimitAspectCondition implements Condition {
    @Override
    public boolean matches(ConditionContext conditionContext, AnnotatedTypeMetadata annotatedTypeMetadata) {
        //检查配置文件是否包含limit.type属性
        return conditionContext.getEnvironment().containsProperty(ConfigConstant.LIMIT_TYPE);
    }
}

第四步，创建spring.factories文件，引导SpringBoot加载配置类

## AutoConfiguration
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoCnotallow=\
  com.jianzh5.limit.config.LimiterConfigure,\
  com.jianzh5.limit.aop.LimitAspect

完整目录结构如下：

第五步，在项目中引用限流组件

引入依赖


    com.jianzh5
    cloud-limit-starter

在application.properties中设置加载的限流组件

limit.type = redis

如果不配置此属性则不加载对应限流功能。

在需要限流的接口上加上注解

@Limit(key = "Limiter:test",limitNum = 3,seconds = 1)

小结

通过上述步骤，我们已经成功实现了一个通用限流组件。在实际应用中，只需要根据场景需求选择对应的限流机制，即可非常方便的进行限流操作。这种灵活性和便捷性，也是SpringBoot中定义Starter的一般套路。

如果你想详细了解这两种限流机制的原理，可以参考之前的文章中所介绍的内容。

网站栏目：SpringBoot中如何实现限流，这种方式才叫优雅！
本文路径：http://www.mswzjz.com/qtweb/news2/169702.html

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