分布式限流(上)

本文涉及的产品
云原生内存数据库 Tair,内存型 2GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 本文接着上文应用限流进行讨论。之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效,也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。

前言


本文接着上文应用限流进行讨论。


之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效,也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。


基于此尝试写了这个组件:


github.com/crossoverJi…


DEMO


以下采用的是


github.com/crossoverJi…


来做演示。


在 Order 应用提供的接口中采取了限流。首先是配置了限流工具的 Bean:


@Configuration
public class RedisLimitConfig {
    @Value("${redis.limit}")
    private int limit;
    @Autowired
    private JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory;
    @Bean
    public RedisLimit build() {
        RedisClusterConnection clusterConnection = jedisConnectionFactory.getClusterConnection();
        JedisCluster jedisCluster = (JedisCluster) clusterConnection.getNativeConnection();
        RedisLimit redisLimit = new RedisLimit.Builder<>(jedisCluster)
                .limit(limit)
                .build();
        return redisLimit;
    }
}


接着在 Controller 使用组件:


@Autowired
    private RedisLimit redisLimit ;
    @Override
    @CheckReqNo
    public BaseResponse<OrderNoResVO> getOrderNo(@RequestBody OrderNoReqVO orderNoReq) {
        BaseResponse<OrderNoResVO> res = new BaseResponse();
        //限流
        boolean limit = redisLimit.limit();
        if (!limit){
            res.setCode(StatusEnum.REQUEST_LIMIT.getCode());
            res.setMessage(StatusEnum.REQUEST_LIMIT.getMessage());
            return res ;
        }
        res.setReqNo(orderNoReq.getReqNo());
        if (null == orderNoReq.getAppId()){
            throw new SBCException(StatusEnum.FAIL);
        }
        OrderNoResVO orderNoRes = new OrderNoResVO() ;
        orderNoRes.setOrderId(DateUtil.getLongTime());
        res.setCode(StatusEnum.SUCCESS.getCode());
        res.setMessage(StatusEnum.SUCCESS.getMessage());
        res.setDataBody(orderNoRes);
        return res ;
    }


为了方便使用,也提供了注解:


@Override
    @ControllerLimit
    public BaseResponse<OrderNoResVO> getOrderNoLimit(@RequestBody OrderNoReqVO orderNoReq) {
        BaseResponse<OrderNoResVO> res = new BaseResponse();
        // 业务逻辑
        return res ;
    }


该注解拦截了 http 请求,会再请求达到阈值时直接返回。


普通方法也可使用:


@CommonLimit
public void doSomething(){}


会在调用达到阈值时抛出异常。


为了模拟并发,在 User 应用中开启了 10 个线程调用 Order(限流次数为5) 接口(也可使用专业的并发测试工具 JMeter 等)。


@Override
    public BaseResponse<UserResVO> getUserByFeign(@RequestBody UserReqVO userReq) {
        //调用远程服务
        OrderNoReqVO vo = new OrderNoReqVO();
        vo.setAppId(1L);
        vo.setReqNo(userReq.getReqNo());
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executorService.execute(new Worker(vo, orderServiceClient));
        }
        UserRes userRes = new UserRes();
        userRes.setUserId(123);
        userRes.setUserName("张三");
        userRes.setReqNo(userReq.getReqNo());
        userRes.setCode(StatusEnum.SUCCESS.getCode());
        userRes.setMessage("成功");
        return userRes;
    }
    private static class Worker implements Runnable {
        private OrderNoReqVO vo;
        private OrderServiceClient orderServiceClient;
        public Worker(OrderNoReqVO vo, OrderServiceClient orderServiceClient) {
            this.vo = vo;
            this.orderServiceClient = orderServiceClient;
        }
        @Override
        public void run() {
            BaseResponse<OrderNoResVO> orderNo = orderServiceClient.getOrderNoCommonLimit(vo);
            logger.info("远程返回:" + JSON.toJSONString(orderNo));
        }
    }


相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
3月前
|
应用服务中间件 nginx
分布式限流
分布式限流
38 1
|
3月前
|
NoSQL Cloud Native 算法
🤔为什么分布式限流会出现不均衡的情况?
🤔为什么分布式限流会出现不均衡的情况?
|
3月前
|
存储 缓存 算法
【专栏】探讨分布式限流所面临的挑战以及目前业界常用的解决方案
【4月更文挑战第27天】在互联网时代,分布式限流是应对高并发、保护系统稳定的关键。它面临数据一致性、算法准确性和系统可扩展性的挑战。常见限流算法有令牌桶、漏桶和滑动窗口。解决方案包括使用分布式存储同步状态、结合多种算法及动态调整阈值。定期压力测试确保策略有效性。随着系统规模增长,限流技术将持续发展,理解并应用限流原理对保障服务质量至关重要。
100 3
|
3月前
|
负载均衡 算法
分布式限流:避免流控失控的关键问题
在当今高并发互联网环境下,分布式系统中的限流机制显得尤为重要。然而,分布式限流也面临着一系列挑战和问题。本文将探讨分布式限流中需要注意的关键问题,并提供相应解决方案,以确保流控策略的有效实施。
|
3月前
|
消息中间件 数据采集 缓存
探索分布式限流:挑战与解决方案
分布式限流是现代系统设计中的重要挑战之一。本文将探讨分布式限流的背景和意义,以及在实施分布式限流时需要注意的关键问题,并提供一些解决方案。
|
10月前
|
算法 NoSQL Java
分布式接口幂等性、分布式限流(Guava 、nginx和lua限流)
接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子,那就是支付,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,用户查询余额返发现多扣钱了,流水记录也变成了两条,这就没有保证接口的幂等性。
|
10月前
|
存储 NoSQL Redis
分布式限流:Redis
分布式限流:Redis
234 0
|
10月前
|
存储 缓存 数据库
分布式缓存限流指的是什么
分布式缓存限流指的是什么
43 0
|
存储 算法 Java
【分布式技术专题】「分布式技术架构」手把手教你如何开发一个属于自己的限流器RateLimiter功能服务
随着互联网的快速发展,越来越多的应用程序需要处理大量的请求。如果没有限制,这些请求可能会导致应用程序崩溃或变得不可用。因此,限流器是一种非常重要的技术,可以帮助应用程序控制请求的数量和速率,以保持稳定和可靠的运行。
29687 51
|
SpringCloudAlibaba Go Sentinel
「SpringCloudAlibaba系列」分布式限流框架Sentinel基本引用|
分布式限流框架Sentinel基本引用 Sentinel的基本引用 使用Sentinel的核心库实现限流,主要分以下几个步骤: 定义资源 定义限流规则 校验规则是否生效

热门文章

最新文章