Java实现分布式系统限流

Java实现分布式系统限流攻略

本文主要介绍如何在Java分布式系统中实现限流功能。限流是一种保护系统稳定性的重要手段，可以有效地避免系统被过量流量攻击、系统资源被耗尽等问题。

什么是限流?

限流是一种系统资源保护机制，通过对系统请求流量进行控制，保证系统能够承受的负载范围内运行。限流可以在短时间内有效地防止系统被过量流量冲垮，保障系统的可用性和稳定性。

常见的限流方式有：令牌桶算法、漏桶算法、计数器算法等。在Java分布式系统中，可以采用分布式令牌桶算法来实现限流。

分布式令牌桶算法

令牌桶算法是一种简单有效的限流方式，其基本思路是系统按照一定速度产生固定数量的令牌，请求者在发起请求前，需要先从令牌桶中获取到令牌，才能继续执行操作。当令牌桶中没有足够的令牌时，请求将会被拒绝或等待一段时间后重新尝试。

在分布式环境下，可以采用分布式令牌桶算法实现限流功能。基本流程如下：

• 维护一个全局的令牌桶，每个节点可以从中获取到令牌；
• 当节点请求超出令牌桶的阈值时，限流器拒绝该请求，或者等待一段时间后重新尝试；
• 通过缓存技术保证不同节点获取到的令牌数量的一致性。

具体来说，可以通过Zookeeper、Redis等工具来实现分布式令牌桶算法。以下是一个基于Redis的分布式令牌桶算法的示例说明。

Redis实现分布式令牌桶算法

1、安装Redis

安装Redis并启动服务，可以参考Redis官方文档进行操作。

2、引入Java Redis客户端

这里我们使用Jedis作为Java Redis客户端，引入Jedis的方式有多种，这里以Maven为例：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>

3、编写限流器类

通过Redis实现限流器，在此我们创建一个RedisRateLimiter类，在构造函数中传入Redis连接池：

public class RedisRateLimiter {
    private final JedisPool jedisPool;
    private final String key;
    private final int limit;
    private final int interval;

    public RedisRateLimiter(JedisPool jedisPool, String key, int limit, int interval) {
        this.jedisPool = jedisPool;
        this.key = key;
        this.limit = limit;
        this.interval = interval;
    }
}

该类中jedisPool为Redis连接池，key为限流器的标识，limit为该限流器的阈值，interval为限流器间隔的周期时间。

其中，可以通过Redis的get和incrBy操作实现从令牌桶中获取到令牌和向令牌桶中添加令牌的逻辑：

public boolean acquire() {
    try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {

        long currentTs = System.currentTimeMillis();
        String keyWithTs = key + "_" + currentTs;

        long count = jedis.incrBy(keyWithTs, 1L);

        if (count == 1) {
            // 设置key的过期时间
            jedis.expire(keyWithTs, interval / 1000);
        }

        return count <= limit;

    } catch (Exception e) {
        return true;
    }
}

在此方法中，首先获取当前时间戳，并根据时间戳生成唯一的键，并通过incrBy操作向令牌桶中添加令牌。如果当前请求结束后令牌桶中的令牌数大于限流器的阈值，则返回false，否则返回true。

使用分布式令牌桶算法

对于要限流的API在进行处理前，可以通过分布式令牌桶算法进行限流，以保证API的可用性。以下是一个简单例子。

public class MyController {

    private final RedisRateLimiter rateLimiter;

    public MyController(RedisRateLimiter rateLimiter) {
        this.rateLimiter = rateLimiter;
    }

    /**
    * 添加商品
    */
    @RequestMapping("addProduct")
    public ResponseEntity<?> addProduct(@RequestBody Product product) {
        if(!rateLimiter.acquire()) {
            return ResponseEntity
                .status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS)
                .body("Too many requests. Please try again later.");
        }
        productService.add(product);
        return ResponseEntity
            .status(HttpStatus.CREATED)
            .body("Product added successfully.");
    }
}

在MyController中，通过请求注入的RedisRateLimiter实例进行API请求限流。如果在规定时间内请求到达量超过限流器的阈值，将返回429 TOO MANY REQUESTS HTTP响应，并提示请求方稍后再试。

总结

本文介绍了在Java分布式系统中采用分布式令牌桶算法实现限流功能的攻略。限流器通过维护一个全局的令牌桶，控制系统请求流量并保障系统的可用性。在Redis的支持下，可以快速实现分布式令牌桶算法的部署并通过Java客户端进行调用。