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We all have a past. It’s how you deal with it.
每个人都有过去，只是取决于你怎么去处理。
每日掏心话
伪装了多久，终于将自己的心变成石头，可突然想起你时，疼的感觉依然那么熟悉！
责编：乐乐 | 来自：饭一碗 链接：blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/80949079
往日回顾：
正文
大家好，我是小乐。
Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率，咋一听有点像java并发包下的Samephore，但是又不相同，RateLimiter控制的是速率，Samephore控制的是并发量。
RateLimiter的原理类似于令牌桶，它主要由许可发出的速率来定义，如果没有额外的配置，许可证将按每秒许可证规定的固定速度分配，许可将被平滑地分发，若请求超过permitsPerSecond则RateLimiter按照每秒 1/permitsPerSecond 的速率释放许可。
com.google.guava
guava
23.0
public static void main(String[] args) {
String start = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1.0); // 这里的1表示每秒允许处理的量为1个
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
limiter.acquire();// 请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞
System.out.println("call execute.." + i);
}
String end = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
System.out.println("start time:" + start);
System.out.println("end time:" + end);
}
可以看到，我假定了每秒处理请求的速率为1个，现在我有10个任务要处理，那么RateLimiter就很好的实现了控制速率，总共10个任务，需要9次获取许可，所以最后10个任务的消耗时间为9s左右。那么在实际的项目中是如何使用的呢？？
实际项目中使用@Service
public class GuavaRateLimiterService {
/*每秒控制5个许可*/
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0);
/**
* 获取令牌
*
* @return
*/
public boolean tryAcquire() {
return rateLimiter.tryAcquire();
}
}
@Autowired
private GuavaRateLimiterService rateLimiterService;
@ResponseBody
@RequestMapping("/ratelimiter")
public Result testRateLimiter(){
if(rateLimiterService.tryAcquire()){
return ResultUtil.success1(1001,"成功获取许可");
}
return ResultUtil.success1(1002,"未获取到许可");
}
jmeter起10个线程并发访问接口，测试结果如下：
图片
可以发现，10个并发访问总是只有6个能获取到许可，结论就是能获取到RateLimiter.create(n)中n+1个许可，总体来看Guava的RateLimiter是比较优雅的。本文就是简单的提了下RateLimiter的使用。
翻阅发现使用上述方式使用RateLimiter的方式不够优雅，尽管我们可以把RateLimiter的逻辑包在service里面，controller直接调用即可，但是如果我们换成：自定义注解+切面 的方式实现的话，会优雅的多，详细见下面代码：
自定义注解类
import java.lang.annotation.*;
/**
* 自定义注解可以不包含属性，成为一个标识注解
*/
@Inherited
@Documented
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.FIELD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimitAspect {
}
自定义切面类
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import com.simons.cn.springbootdemo.util.ResultUtil;
import net.sf.json.JSONObject;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.ServletOutputStream;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
@Component
@Scope
@Aspect
public class RateLimitAop {
@Autowired
private HttpServletResponse response;
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); //比如说，我这里设置"并发数"为5
@Pointcut("@annotation(com.simons.cn.springbootdemo.aspect.RateLimitAspect)")
public void serviceLimit() {
@Around("serviceLimit()")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Boolean flag = rateLimiter.tryAcquire();
Object obj = null;
try {
if (flag) {
obj = joinPoint.proceed();
}else{
String result = JSONObject.fromObject(ResultUtil.success1(100, "failure")).toString();
output(response, result);
}
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("flag=" + flag + ",obj=" + obj);
return obj;
}
public void output(HttpServletResponse response, String msg) throws IOException {
response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
ServletOutputStream outputStream = null;
try {
outputStream = response.getOutputStream();
outputStream.write(msg.getBytes("UTF-8"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
outputStream.flush();
outputStream.close();
}
}
}
测试controller类
import com.simons.cn.springbootdemo.aspect.RateLimitAspect;
import com.simons.cn.springbootdemo.util.ResultUtil;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
/**
* 类描述：RateLimit限流测试（基于 注解+切面 方式）
* 创建人：simonsfan
*/
@Controller
public class TestController {
@ResponseBody
@RateLimitAspect //可以非常方便的通过这个注解来实现限流
@RequestMapping("/test")
public String test(){
return ResultUtil.success1(1001, "success").toString();
}
这样通过自定义注解@RateLimiterAspect来动态的加到需要限流的接口上，个人认为是比较优雅的实现吧。
压测结果：
图片
可以看到，10个线程中无论压测多少次，并发数总是限制在6，也就实现了限流。
你还有什么想要补充的吗？
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