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本篇内容介绍了“guava的RateLimiter怎么使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应,获取的方式有两种:阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败,下图:
本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败;
创建一个maven工程,在pom中把guava的依赖添加进来:
com.google.guava guava 18.0
把限流服务封装到一个类中AccessLimitService,提供tryAcquire()方法,用来尝试获取令牌,返回true表示获取到,如下所示:
@Service public class AccessLimitService { //每秒只发出5个令牌 RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); /** * 尝试获取令牌 * @return */ public boolean tryAcquire(){ return rateLimiter.tryAcquire(); } }
调用方是个普通的controller,每次收到请求的时候都尝试去获取令牌,获取成功和失败打印不同的信息,如下:
@Controller public class HelloController { private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Autowired private AccessLimitService accessLimitService; @RequestMapping("/access") @ResponseBody public String access(){ //尝试获取令牌 if(accessLimitService.tryAcquire()){ //模拟业务执行500毫秒 try { Thread.sleep(500); }catch (InterruptedException e){ e.printStackTrace(); } return "aceess success [" + sdf.format(new Date()) + "]"; }else{ return "aceess limit [" + sdf.format(new Date()) + "]"; } } }
以上就是服务端的代码了,打包部署在tomcat上即可,接下来我们写一个类,十个线程并发访问上面写的controller:
public class AccessClient { ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10); /** * get请求 * @param realUrl * @return */ public static String sendGet(URL realUrl) { String result = ""; BufferedReader in = null; try { // 打开和URL之间的连接 URLConnection connection = realUrl.openConnection(); // 设置通用的请求属性 connection.setRequestProperty("accept", "*/*"); connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive"); connection.setRequestProperty("user-agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)"); // 建立实际的连接 connection.connect(); // 定义 BufferedReader输入流来读取URL的响应 in = new BufferedReader(new InputStreamReader( connection.getInputStream())); String line; while ((line = in.readLine()) != null) { result += line; } } catch (Exception e) { System.out.println("发送GET请求出现异常!" + e); e.printStackTrace(); } // 使用finally块来关闭输入流 finally { try { if (in != null) { in.close(); } } catch (Exception e2) { e2.printStackTrace(); } } return result; } public void access() throws Exception{ final URL url = new URL("http://localhost:8080/guavalimitdemo/access"); for(int i=0;i<10;i++) { fixedThreadPool.submit(new Runnable() { public void run() { System.out.println(sendGet(url)); } }); } fixedThreadPool.shutdown(); fixedThreadPool.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS); } public static void main(String[] args) throws Exception{ AccessClient accessClient = new AccessClient(); accessClient.access(); } }
直接执行AccessClient的main方法,可以看到结果如下:
部分请求由于获取的令牌可以成功执行,其余请求没有拿到令牌,我们可以根据实际业务来做区分处理。还有一点要注意,我们通过RateLimiter.create(5.0)配置的是每一秒5枚令牌,但是限流的时候发出的是6枚,改用其他值验证,也是实际的比配置的大1。
“guava的RateLimiter怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!