为什么需要限流？
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种，限流通过限制请求的流量以达到保护系统的目的。
一般来说，系统的吞吐量是可以计算出一个阈值的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到这个阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。否则，很容易导致服务器的宕机。
现有的方案
Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter，本文也是通过使用该工具类来实现限流功能。RateLimiter是基于“令牌通算法”来实现限流的。
令牌桶算法
令牌桶算法是一个存放固定容量令牌（token）的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法基本可以用下面的几个概念来描述：
假如用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中。
桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。
当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上。
如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。
限流器实现
1.pom文件中引入Guava包
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
2.自定义拦截器，并在拦截器中实现限流
a）定义一个拦截器抽象类，用于多个拦截器复用，主要是继承HandlerInterceptorAdapter，重写preHandle方法；并提供preFilter抽象方法，供子类实现。
b）定义流量控制拦截器，流量控制拦截器继承自上面的拦截器抽象类，在preFilter方法中进行流量控制。
@Component("rateLimitInterceptor")
public class RateLimitInterceptor extends AbstractInterceptor {
/**
* 单机全局限流器(限制QPS为1)
*/
private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);
@Override
protected ResponseEnum preFilter(HttpServletRequest request) {
if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
System.out.println("限流中......");
return ResponseEnum.RATE_LIMIT;
}
System.out.println("请求成功");
return ResponseEnum.OK;
}
}
使用Guava提供的RateLimiter类来实现流量控制，过程很简单：定义了一个QPS为1的全局限流器（便于测试），使用tryAcquire()方法来尝试获取令牌，如果成功则返回ResponseEnum.OK，否则返回ResponseEnum.RATE_LIMIT。
3.继承WebMvcConfigurerAdapter来添加自定义拦截器
4.写一个Controller来提供一个简单的访问接口
@Controller
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@Autowired
private UserPOMapper userPOMapper;
@RequestMapping("getUserList")
@ResponseBody
public ResponseDTO getUserList() {
ResponseDTO responseDTO = new ResponseDTO();
responseDTO.setCode(ResponseEnum.OK.getCode());
UserPOExample userPOExample = new UserPOExample();
UserPOExample.Criteria criteria = userPOExample.createCriteria();
// and Name = 'admin'
criteria.andNameEqualTo("admin");
criteria.andPasswordEqualTo("admin");
// and Age Between 24, 26
criteria.andAgeBetween(24, 26);
try {
List<UserPO> userPOList = userPOMapper.selectByExample(userPOExample);
responseDTO.setContent(userPOList);
return responseDTO;
} catch (Exception e) {
responseDTO.setCode(ResponseEnum.QUERY_USER_FAILED.getCode());
responseDTO.setMsg(ResponseEnum.QUERY_USER_FAILED.getMsg());
return responseDTO;
}
}
}
上文使用到的ResponseEnum是一个返回Code的枚举：
所有文件的目录结构如下：
5.使用Postman来测试接口
快速并且反复的调用接口，可以很容易的看到两种结果。
成功通过限流器的结果：
没有成功通过限流器的返回结果：
反复调用时，Console输出如下：
至此，简单的限流器实现完成。
错误情况
如果在测试时，出现以下错误。
解决：在pom依赖中添加以下jar包即可解决。
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.9.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-annotations</artifactId>
<version>2.9.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-core</artifactId>
<version>2.9.3</version>
</dependency>
