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news 2025/7/8 0:30:37

开个做网站公司,百度app大全,四川网站建设公司会员登录,龙岩电商公司常见限流算法固定窗口算法在固定的时间窗口下进行计数，达到阈值就拒绝请求。固定窗口如果在窗口开始就打满阈值，窗口后半部分进入的请求都会拒绝。滑动窗口算法在固定窗口的基础上，窗口会随着时间向前推移，可以在时间内平滑控…

常见限流算法

固定窗口算法

在固定的时间窗口下进行计数，达到阈值就拒绝请求。固定窗口如果在窗口开始就打满阈值，窗口后半部分进入的请求都会拒绝。
滑动窗口算法

在固定窗口的基础上，窗口会随着时间向前推移，可以在时间内平滑控制流量，解决固定窗口出现的突发流量问题。
漏斗算法

请求来了先进入漏斗，漏斗以恒定的速率放行请求。
令牌桶算法

在令牌桶中，以恒定的速率放入令牌，令牌桶也有一定的容量，如果满了令牌就无法放进去了。拿到令牌的请求通过，并消耗令牌，如果令牌桶中令牌为空，则会丢弃该请求。

redis实现滑动窗口算法

当有请求来的时候记录时间戳，统计窗口内请求的数量时只需要统计redis中记录的数量。可以使用redis中的zset结构来存储。key可以设置为请求的资源名，同时根据限流的对象，往key中加入限流对象信息。比如根据ip限制访问某个资源的流量，可以使用方法名+ip作为key。score设置为时间戳。value则可以根据请求参数等信息生成MD5，或者直接生成UUID来存入，防止并发时多个请求存入的score和value一样导致只存入一个数据。

步骤如下：

定义时间窗口
请求到来，丢弃时间窗口之外的数据，ZREMRANGEBYSCORE KEYS[i], -inf, window_start
判断时间窗口内的请求个数是否达到阈值。ZCARD KEYS[i] 要小于阈值
如果小于则通过zadd加入，超过则返回不放行

lua脚本:

local window_start = tonumber(ARGV[1])- tonumber(ARGV[2])
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', window_start)
local current_requests = redis.call('ZCARD', KEYS[1])
if current_requests < tonumber(ARGV[3]) thenredis.call('ZADD', KEYS[1], tonumber(ARGV[1]), ARGV[4])return 1
elsereturn 0
end

java通过注解+切面实现限流

在java中，我们的需求是对资源可以进行多种规则的限流。注解可以定义不同类型的限流，如：全局限流，根据IP限流，根据用户限流。对每种类型的限流可以在一个注解中定义多个限流规则。

整体效果如下：

@RateLimiter(rules = {@RateLimitRule(time = 50,count = 100),@RateLimitRule(time = 20,count = 10)}, type = LimitType.IP)
@RateLimiter(rules = {@RateLimitRule(time = 60,count = 1000)}, type = LimitType.DEFAULT)
public void update(){}

定义注解

定义了三个注解：

RateLimiter：限流注解
RateLimitRule：限流规则
RateLimiters：存放多个限流注解的容器，为了可以重复使用该注解

RateLimiter：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
// 支持重复注解
@Repeatable(value = RateLimiters.class)
public @interface RateLimiter {/*** 限流键前缀** @return*/String key() default "rate_limit:";/*** 限流规则** @return*/RateLimitRule[] rules() default {};/*** 限流类型** @return*/LimitType type() default LimitType.DEFAULT;
}

RateLimitRule：

public @interface RateLimitRule {/*** 时间窗口, 单位秒** @return*/int time() default 60;/*** 允许请求数** @return*/int count() default 100;
}

RateLimiters：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiters {RateLimiter[] value();
}

改造lua脚本

在实现切面之前，我们需要对lua脚本进行改造。我们的需求对资源可以进行多种规则的限流。根据限流类型和限流规则可以组合出不同的key，比如我们要对某个资源进行以下规则限流：全局限流（60s，1000次; 600s，5000次），根据ip限流（2s，5次）。

根据这些规则我们就需要使用3个zset分别来存放请求记录。并且当三个规则都没达到阈值时才放行请求，否则拒绝请求。

对lua脚本改造，支持多个key。

local flag = 1
for i = 1, #KEYS dolocal window_start = tonumber(ARGV[1])- tonumber(ARGV[(i-1)*3+2])redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[i], '-inf', window_start)local current_requests = redis.call('ZCARD', KEYS[i])if current_requests < tonumber(ARGV[(i-1)*3+3]) thenelseflag = 0end
end
if flag == 1 thenfor i = 1, #KEYS doredis.call('ZADD', KEYS[i], tonumber(ARGV[1]), ARGV[(i-1)*3+4])end
end
return flag

定义切面

定义一个切面实现限流逻辑：RateLimiterAspect

首先定义切点，由于我们可以重复使用注解，所以需要把RateLimiter和RateLimiters都定义为切点

@Pointcut("@annotation(com.imgyh.framework.annotation.RateLimiter)")
public void rateLimiter() {
}@Pointcut("@annotation(com.imgyh.framework.annotation.RateLimiters)")
public void rateLimiters() {
}

在前置通知中实现限流逻辑：

主要流程如下：

把所有的RateLimiter都拿到，解析出限流规则和限流类型
根据限流规则和限流类型，获取所有的key和参数，为调用lua脚本做准备
调用lua脚本，根据返回值判断是否放行请求

// 定义切点之前的操作
@Before("rateLimiter() || rateLimiters()")
public void doBefore(JoinPoint point) {try {// 从切点获取方法签名MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();// 获取方法Method method = signature.getMethod();String name = point.getTarget().getClass().getName() + "." + signature.getName();// 获取日志注解RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class);RateLimiters rateLimiters = method.getAnnotation(RateLimiters.class);List<RateLimiter> limiters = new ArrayList<>();if (ObjectUtils.isNotNull(rateLimiter)) {limiters.add(rateLimiter);}if (ObjectUtils.isNotNull(rateLimiters)) {limiters.addAll(Arrays.asList(rateLimiters.value()));}if (!allowRequest(limiters, name)) {throw new ServiceException("访问过于频繁，请稍候再试");}} catch (ServiceException e) {throw e;} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("服务器限流异常，请稍候再试");}
}/*** 是否允许请求** @param rateLimiters 限流注解* @param name         方法全名* @return 是否放行*/
private boolean allowRequest(List<RateLimiter> rateLimiters, String name) {List<String> keys = getKeys(rateLimiters, name);Object[] args = getArgs(rateLimiters);Object res = redisTemplate.execute(limitScript, keys, args);return ObjectUtils.isNotNull(res) && (Long) res == 1L;
}/*** 获取限流的键** @param rateLimiters 限流注解* @param name         方法全名* @return*/
private List<String> getKeys(List<RateLimiter> rateLimiters, String name) {List<String> keys = new ArrayList<>();for (RateLimiter rateLimiter : rateLimiters) {String key = rateLimiter.key();RateLimitRule[] rules = rateLimiter.rules();LimitType type = rateLimiter.type();StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(key).append(name);if (LimitType.IP == type) {String ipAddr = IpUtils.getIpAddr();sb.append("_").append(ipAddr);} else if (LimitType.USER == type) {Long userId = SecurityUtils.getUserId();sb.append("_").append(userId);}for (RateLimitRule rule : rules) {int time = rule.time() * 1000;int count = rule.count();StringBuilder builder = new StringBuilder(sb);builder.append("_").append(time).append("_").append(count);keys.add(builder.toString());}}return keys;
}/*** 获取需要的参数** @param rateLimiters 限流注解* @return*/
private Object[] getArgs(List<RateLimiter> rateLimiters) {List<Object> args = new ArrayList<>();args.add(System.currentTimeMillis());for (RateLimiter rateLimiter : rateLimiters) {RateLimitRule[] rules = rateLimiter.rules();for (RateLimitRule rule : rules) {int time = rule.time() * 1000;int count = rule.count();args.add(time);args.add(count);args.add(IdUtils.fastSimpleUUID());}}return args.toArray();
}