springmvc限流攔截器的示例代碼

限流器算法

目前常用限流器算法為兩種：令牌桶算法和漏桶算法，主要區別在於：漏桶算法能夠強行限制請求速率，平滑突發請求，而令牌桶算法在限定平均速率的情況下，允許一定量的突發請求

下面是從網上找到的兩張算法圖示，就很容易區分這兩種算法的特性了

漏桶算法

令牌桶算法

針對接口來說，一般會允許處理一定量突發請求，只要求限制平均速率，所以令牌桶算法更加常見。

令牌桶算法工具RateLimiter

目前本人常用的令牌桶算法實現類當屬google guava的RateLimiter，guava不僅實現了令牌桶算法，還有緩存、新的集合類、並發工具類、字符串處理類等等。是一個強大的工具集

RateLimiter api可以查看並發編程網guava RateLimiter的介紹

RateLimiter源碼分析

RateLimiter默認情況下，最核心的屬性有兩個nextFreeTicketMicros，下次可獲取令牌時間，storedPermits桶內令牌數。

判斷是否可獲取令牌:

每次獲取令牌的時候，根據桶內令牌數計算最快下次能獲取令牌的時間nextFreeTicketMicros，判斷是否可以獲取資源時，只要比較nextFreeTicketMicros和當前時間就可以了，so easy

獲取令牌操作：

對於獲取令牌，根據nextFreeTicketMicros和當前時間計算出新增的令牌數，寫入當前令牌桶令牌數，重新計算nextFreeTicketMicros，桶內還有令牌，則寫入當前時間，並減少本次請求獲取的令牌數。

如同java的AQS類一樣，RateLimiter的核心在tryAcquire方法

public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) { //嘗試獲取資源最多等待時間long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0); //檢查獲取資源數目是否正確checkPermits(permits); long microsToWait; //加鎖synchronized (mutex()) { //當前時間long nowMicros = stopwatch.readMicros(); //判斷是否可以在timeout時間內獲取資源if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) { return false; } else { //可獲取資源，對資源進行重新計算，並返回當前線程需要休眠時間microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros); } } //休眠stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); return true; }

判斷是否可獲取令牌:

 private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) { //最早可獲取資源時間-等待時間<=當前時間方可獲取資源return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;}

RateLimiter默認實現類的queryEarliestAvailable是取成員變量nextFreeTicketMicros

獲取令牌併計算需要等待時間操作：

 final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) { //獲取下次可獲取時間long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros); //計算當前線程需要休眠時間return max(momentAvailable - nowMicros, 0);}

 final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) { //重新計算桶內令牌數storedPermits resync(nowMicros); long returnValue = nextFreeTicketMicros; //本次消耗的令牌數double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits); //重新計算下次可獲取時間nextFreeTicketMicros double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend; long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend) + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros); //減少桶內令牌數this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; return returnValue; }

實現簡單的spring mvc限流攔截器

實現一個HandlerInterceptor，在構造方法中創建一個RateLimiter限流器

public SimpleRateLimitInterceptor(int rate) { if (rate > 0) globalRateLimiter = RateLimiter.create(rate); else throw new RuntimeException("rate must greater than zero");}

在preHandle調用限流器的tryAcquire方法，判斷是否已經超過限制速率

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { if (!globalRateLimiter.tryAcquire()) { LoggerUtil.log(request.getRequestURI()+"請求超過限流器速率"); return false; } return true; }

在dispatcher-servlet.xml中配置限流攔截器

 <mvc:interceptors> <!--限流攔截器--> <mvc:interceptor> <mvc:mapping path="/**"/> <bean> <constructor-arg index="0" value="${totalRate}"/> </bean> </mvc:interceptor> </mvc:interceptors>

複雜版本的spring mvc限流攔截器

使用Properties傳入攔截的url表達式->速率rate

 <mvc:interceptor> <mvc:mapping path="/**"/> <bean> <!--單url限流--> <property name="urlProperties"> <props> <prop key="/get/{id}">1</prop> <prop key="/post">2</prop> </props> </property> </bean></mvc:interceptor>

為每個url表達式創建一個對應的RateLimiter限流器。 url表達式則封裝為org.springframework.web.servlet.mvc.condition.PatternsRequestCondition。 PatternsRequestCondition是springmvc 的DispatcherServlet中用來匹配請求和Controller的類，可以判斷請求是否符合這些url表達式。

在攔截器preHandle方法中

//當前請求路徑String lookupPath = urlPathHelper.getLookupPathForRequest(request);//迭代所有url表達式對應的PatternsRequestConditionfor (PatternsRequestCondition patternsRequestCondition : urlRateMap.keySet()) { //進行匹配List<String> matches = patternsRequestCondition.getMatchingPatterns(lookupPath); if (!matches.isEmpty()) { //匹配成功的則獲取對應限流器的令牌if (urlRateMap.get(patternsRequestCondition).tryAcquire()) { LoggerUtil.log(lookupPath + " 請求匹配到" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器"); } else { //獲取令牌失敗LoggerUtil.log(lookupPath + " 請求超過" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器速率"); return false; } }}

具體的實現類

請見github

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