单进程限流：
1、令牌桶算法
令牌桶算法是以一定的速率往桶内放入令牌，业务服务从桶内获取到令牌才能进行业务操作，获取不到令牌，则拒绝服务。
2、漏桶算法
漏桶算法是固定的速率从桶内拿令牌，不固定的速率往桶内放令牌，当桶满了，则拒绝服务。
实现方式：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>25.1-jre</version>
</dependency>
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RateIntervalUnit;
import org.redisson.api.RateType;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.repository.query.Param;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import com.gupao.jwt.JwtTokenUtils;
import com.gupao.jwt.PassToken;
import com.gupao.model.User;
import com.gupao.redis.RedisCacheManager;
import com.gupao.redis.RedissionManager;
import com.gupao.service.UserService;
@Controller
public class UserController extends BaseController {
@Autowired
RedisCacheManager redisCacheManager;
@Autowired
RedissionManager redissionManager;
@Autowired
RedissonClient redissonClient;
@Autowired
UserService userService;
//令牌桶算法 1：每秒新增的令牌数
RateLimiter tokenLimiter=RateLimiter.create(1);
//漏桶算法 1：每秒新增的令牌数 500：从冷启动速率到平均速率的间隔时间，也可以叫作预热时间
RateLimiter leakyLimiter=RateLimiter.create(1, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);
/**
* 令牌桶限流方案一：获取不到令牌，直接走降级
* @return
* @throws Exception
*/
@RequestMapping("/tokenBucket")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String tokenBucket() throws Exception {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
// double limiter=rateLimiter.acquire();
// System.out.println("获取token时间："+limiter);
// boolean flag=rateLimiter.tryAcquire();
//如果500毫秒内获取不到令牌，直接走降级
boolean flag=tokenLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
if(!flag) {
System.out.println("服务器太忙了！");
return "服务器太忙了！";
}
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
/**
* 令牌桶限流方案二：如果获取不到令牌，就一直等待
* @return
* @throws Exception
*/
@RequestMapping("/tokenBucket1")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String tokenBucket1() throws Exception {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
//如果获取不到令牌 就一直等待
double limiter=tokenLimiter.acquire();
System.out.println("获取token时间："+limiter);
// boolean flag=rateLimiter.tryAcquire();
// if(!flag) {
// System.out.println("服务器太忙了！");
// return "服务器太忙了！";
// }
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
/**
* 漏桶限流方案一：如果获取不到令牌，直接走降级
* @return
*/
@RequestMapping("/leakyBucket1")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String leakyBucket1() {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
// double limiter=rateLimiter.acquire();
// System.out.println("获取token时间："+limiter);
// boolean flag=rateLimiter.tryAcquire();
boolean flag=leakyLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
if(!flag) {
System.out.println("服务器太忙了！");
return "服务器太忙了！";
}
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
/**
* 漏桶限流方案二：如果获取不到令牌，就一直等待
* @return
*/
@RequestMapping("/leakyBucket")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String leakyBucket() {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
double limiter=leakyLimiter.acquire();
System.out.println("获取token时间："+limiter);
// boolean flag=rateLimiter.tryAcquire();
// if(!flag) {
// System.out.println("服务器太忙了！");
// return "服务器太忙了！";
// }
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
/**
* 分布式限流方案二：如果获取不到令牌，就一直等待
* @return
*/
@RequestMapping("/redissionLimit")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String redissionLimit() {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
RRateLimiter redisLimiter=redissionManager.getRRateLimiter("userLimiter");
redisLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT, 1, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);
redisLimiter.acquire();
// System.out.println("获取token时间："+limiter);
// boolean flag=rateLimiter.tryAcquire();
// if(!flag) {
// System.out.println("服务器太忙了！");
// return "服务器太忙了！";
// }
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
/**
* 分布式限流方案一：如果获取不到令牌，直接走降级
* @return
*/
@RequestMapping("/redissionLimit1")
@ResponseBody
// @UserLoginToken
@PassToken
public String redissionLimit1() {
long start=System.currentTimeMillis();
try {
// Config config = new Config();
// config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.126.11:6379");
// RedissonClient redissionLimiter = Redisson.create(config);
// RRateLimiter redisLimiter=redissionLimiter.getRateLimiter("test");
// redisLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT, 1, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);
RRateLimiter redisLimiter=redissionManager.getRRateLimiter("userLimiter");
redisLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT, 1, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);
boolean flag=redisLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
if(!flag) {
System.out.println("服务器太忙了！");
return "服务器太忙了！";
}
Random random=new Random();
Integer id=random.nextInt(10000);
User user=new User(id, "admin"+id, "admin"+id);
boolean result=userService.addUser(user);
if(result) {
System.out.println("新增用户成功："+user.toString());
return user.toString();
}else {
System.out.println("新增用户失败");
return "新增用户失败";
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("异常"+e);
return "500";
}finally {
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时："+(end-start));
}
}
分布式限流：
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.10.5</version>
</dependency>
<bean id="fstCodec" class="org.redisson.codec.FstCodec" />
<redisson:client id="redissonClient" threads="0"
netty-threads="0" codec-ref="fstCodec" >
<redisson:single-server
idle-connection-timeout="10000" ping-timeout="1000" connect-timeout="10000"
timeout="3000" retry-attempts="3" retry-interval="1500"
subscriptions-per-connection="5" client-name="none"
address="redis://192.168.126.11:6379"
subscription-connection-minimum-idle-size="1"
subscription-connection-pool-size="50" connection-minimum-idle-size="10"
connection-pool-size="64" database="0" />
</redisson:client>
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class RedissionManager {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// public void setRedissonClient(RedissonClient redissonClient) {
// this.redissonClient = redissonClient;
// }
public RRateLimiter getRRateLimiter(String key) {
return redissonClient.getRateLimiter(key);
}
}
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