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这篇文章主要讲解了“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”吧!
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基于 redis 的偏业务应用的分布式限流组件,使得项目拥有分布式限流能力变得很简单。限流的场景有很多,常说的限流一般指网关限流,控制好洪峰流量,以免打垮后方应用。这里突出偏业务应用的分布式限流
的原因,是因为区别于网关限流,业务侧限流可以轻松根据业务性质做到细粒度的流量控制。比如如下场景,
案例一:
有一个公开的 openApi 接口, openApi 会给接入方派发一个 appId,此时,如果需要根据各个接入方的 appId 限流,网关限流就不好做了,只能在业务侧实现
案例二:
公司内部的短信接口,内部对接了多个第三方的短信通道,每个短信通道对流量的控制都不尽相同,假设有的第三方根据手机号和短信模板组合限流,网关限流就更不好做了
以上举例的场景,通过 ratelimiter-spring-boot-starter 可以轻松解决限流问题
1、快速开始
maven
com.github.taptap ratelimiter-spring-boot-starter 1.0
gradle
implementation 'com.github.taptap:ratelimiter-spring-boot-starter:1.0'
spring.ratelimiter.enabled = true spring.ratelimiter.redis-address = redis://127.0.0.1:6379 spring.ratelimiter.redis-password = xxx
启用 ratelimiter 的配置必须加,默认不会加载。redis 相关的连接是非必须的,如果你的项目里已经使用了 Redisson
,则不用配置限流框架的 redis 连接
@RestController @RequestMapping("/test") public class TestController { @GetMapping("/get") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s") public String get(String name) { return "hello"; } }
@RateLimit 注解可以添加到任意被 spring 管理的 bean 上,不局限于 controller ,service 、repository 也可以。在最基础限流功能使用上,以上三个步骤就已经完成了。@RateLimit 有两个最基础的参数,rateInterval 设置了时间窗口,rate 设置了时间窗口内允许通过的请求数量
。限流的粒度是通过限流的 key 来做的,在最基础的设置下,限流的 key 默认是通过方法名称拼出来的,规则如下:
key = RateLimiter_ + 类名 + 方法名
除了默认的 key 策略,ratelimiter-spring-boot-starter 充分考虑了业务限流时的复杂性,提供了多种方式。结合业务特征,达到更细粒度的限流控制。
默认触发限流后 程序会返回一个 http 状态码为 429 的响应,响应值如下:
{ "code":429, "msg":"Too Many Requests" }
同时,响应的 header 里会携带一个 Retry-After 的时间值,单位 ms,用来告诉调用方多久后可以重试。当然这一切都是可以自定义的,进阶用法可以继续往下看
自定义限流 key 有三种方式,当自定义限流的 key 生效时,限流的 key 就变成了(默认的 key + 自定义的 key)。下面依次给出示例
@RestController @RequestMapping("/test") public class TestController { @GetMapping("/get") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s") public String get(@RateLimitKey String name) { return "get"; } }
@RateLimitKey 注解可以放在方法的入参上,要求入参是基础数据类型,上面的例子,如果 name = kl。那么最终限流的 key 如下:
key = RateLimiter_com.taptap.ratelimiter.web.TestController.get-kl
@RestController @RequestMapping("/test") public class TestController { @GetMapping("/get") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",keys = {"#name"}) public String get(String name) { return "get"; } @GetMapping("/hello") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",keys = {"#user.name","user.id"}) public String hello(User user) { return "hello"; } }
keys 这个参数比 @RateLimitKey 注解更智能,基本可以包含 @RateLimitKey 的能力,只是简单场景下,使用起来没有 @RateLimitKey 那么便捷。keys 的语法来自 spring 的 Spel
,可以获取对象入参里的属性,支持获取多个,最后会拼接起来。使用过 spring-cache 的同学可能会更加熟悉 如果不清楚 Spel
的用法,可以参考 spring-cache 的注解文档
@RestController @RequestMapping("/test") public class TestController { @GetMapping("/get") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",customKeyFunction = "keyFunction") public String get(String name) { return "get"; } public String keyFunction(String name) { return "keyFunction" + name; } }
当 @RateLimitKey 和 keys 参数都没法满足时,比如入参的值是一个加密的值,需要解密后根据相关明文内容限流。可以通过在同一类里自定义获取 key 的函数,这个函数要求和被限流的方法入参一致,返回值为 String 类型。返回值不能为空,为空时,会回退到默认的 key 获取策略。
spring.ratelimiter.enabled=true spring.ratelimiter.response-body=Too Many Requests spring.ratelimiter.status-code=509
添加如上配置后,触发限流时,http 的状态码就变成了 509 。响应的内容变成了 Too Many Requests 了
默认的触发限流后,限流器会抛出一个异常,限流器框架内定义了一个异常处理器来处理。自定义限流触发处理器,需要先禁用系统默认的限流触发处理器,禁用方式如下:
spring.ratelimiter.exceptionHandler.enable=false
然后在项目里添加自定义处理器,如下:
@ControllerAdvice public class RateLimitExceptionHandler { private final RateLimiterProperties limiterProperties; public RateLimitExceptionHandler(RateLimiterProperties limiterProperties) { this.limiterProperties = limiterProperties; } @ExceptionHandler(value = RateLimitException.class) @ResponseBody public String exceptionHandler(HttpServletResponse response, RateLimitException e){ response.setStatus(limiterProperties.getStatusCode()); response.setHeader("Retry-After", String.valueOf(e.getRetryAfter())); return limiterProperties.getResponseBody(); } }
@RequestMapping("/test") public class TestController { @GetMapping("/get") @RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",fallbackFunction = "getFallback") public String get(String name) { return "get"; } public String getFallback(String name){ return "Too Many Requests" + name; } }
这种方式实现和使用和 2.1.3、自定义 key 获取函数类似。但是多一个要求,返回值的类型需要和原限流函数的返回值类型一致,当触发限流时,框架会调用 fallbackFunction 配置的函数执行并返回
感谢各位的阅读,以上就是“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!