基于.net的分布式系统限流组件示例详解

让我们来详细讲解一下关于“基于.net的分布式系统限流组件示例详解”的完整攻略。

1. 什么是分布式系统限流？

在一个分布式系统中，由于不同的模块可能会同时发起大量请求，对于一个稳定的服务而言，需要对这些请求进行限制，以避免系统过载导致的服务不可用或响应变慢情况。这个过程就被称为分布式系统限流。

2. 基于.net的分布式系统限流组件

本篇攻略介绍的是基于.net的分布式系统限流组件，这个组件可以帮助我们轻松实现限流的功能。该组件具有接口简单、配置灵活、性能高效等特点。下面我们分别从三个方面对这个组件进行详细介绍。

2.1 接口简单

这个组件的接口相对来说比较简单，只需要我们在需要进行限流的地方进行调用即可，具体示例如下：

using EasyCaching.Core;
using EasyCaching.Bus;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;

public class HomeController : Controller
{
    private readonly IEasyCachingProviderFactory _cachingProviderFactory;
    private readonly IEasyCachingProvider _provider;

    public HomeController(IEasyCachingProviderFactory cachingProviderFactory)
    {
        _cachingProviderFactory = cachingProviderFactory;
        _provider = _cachingProviderFactory.GetCachingProvider("lsredis");
    }

    [HttpGet]
    public IActionResult Index()
    {
        var cacheKey = "ls-cache-limit";
        var cacheValue = _provider.Get<int?>(cacheKey);
        if (!cacheValue.HasValue)
        {
            cacheValue = 1;
            var options = new DistributedCacheEntryOptions().SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(30));
            _provider.Set(cacheKey, cacheValue, options);
        }
        else if (cacheValue >= 5)
        {
            return Content("每个用户1秒钟只能请求5次！");
        }
        else
        {
            cacheValue++;
            var options = new DistributedCacheEntryOptions().SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromSeconds(30));
            _provider.Set(cacheKey, cacheValue, options);
        }

        return View();
    }
}

2.2 配置灵活

我们可以通过多种方式来配置这个组件，这里介绍其中一种方式：

"EasyCaching": {  
    "Redis": { 
        "CachingProviderType": 3, 
        "MaxRdSecond": 120, 
        "Order": 1, 
        "DBConfig": [
            {
                "DB": 0,
                "Preheat": false,
                "Endpoint": "127.0.0.1",
                "Port": 6379,
                "Password": "",
                "Region": ""
            }
        ],
        "LuaScript": {
            "LoadScript": true,
            "Scripts": {
                "LuaLimitScript": {
                    "FileName": "easy-caching-limit.lua",
                    "LuaScript": "local key = KEYS[1] local limit_count = ARGV[1] local key_count = redis.call('get', key) if key_count == false then redis.call('setex', key, 1, limit_count) return '1#'..limit_count else if tonumber(key_count) >= tonumber(limit_count) then return '0#'..limit_count else redis.call('incr', key) return '1#'..limit_count end end",
                    "Enabled": true
                }
            }
        }
    }
}

2.3 性能高效

该组件支持本地缓存，通过缓存限制某个时间段内同一个用户的请求次数，避免了每一次请求都写入外部缓存的开销，从而大大提高了系统的吞吐量和响应速度。下面是一个示例代码：

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using AspNetCoreRateLimit;

public class ContactController : Controller
{
    private readonly IpRateLimitProcessor _ipRateLimitProcessor;

    public ContactController(IpRateLimitProcessor ipRateLimitProcessor)
    {
        _ipRateLimitProcessor = ipRateLimitProcessor;
    }

    [HttpGet]
    public IActionResult Index()
    {
        var clientIp = Request.HttpContext.Connection.RemoteIpAddress.ToString();
        var ipRateLimitResult = _ipRateLimitProcessor.Process(clientIp);

        if (ipRateLimitResult == null || ipRateLimitResult.CanAddRequest)
        {
            return View("Contact");
        }
        else
        {
            return Content("rate limited!");
        }
    }
}

3. 示例说明

3.1 示例一

在一个分布式系统中，由于每天高峰期间的调用请求量相对较高，我们希望能够将这些请求进行限制，以减轻后端服务的压力。为此我们使用了基于.net的分布式系统限流组件，通过配置自定义的限流规则，让系统在高峰期间自动进行限流，从而确保系统的稳定性。

3.2 示例二

在一个 B2C 电商平台中，用户可能会发起大量请求，如果没有对这些请求进行限制，将会对服务端造成巨大的压力。为此我们使用了基于.net的分布式系统限流组件，通过限制每个用户在一定时间内最多能请求的次数，从而避免了服务端的压力过大问题，确保了系统的稳定性和可用性。