分布式限流:Redis

目录

1:如何实现分布式限流

2:限流的几种类别

2.1:固定窗口限流

2.2:滑动窗口限流

2.3:漏桶限流

2.4:令牌桶限流

3:实现分布式限流:Redis

3.1:引入Redisson的依赖包

3.2:初始化Redisson

3.3:创建Redisson的限流类


1:如何实现分布式限流

1:把统计用户的使用频率等这些数据放到一个集中的存储,比如redis,这样无论用户的请求落在了哪台服务器,都以集中存储的数据为准。(Redis)

2:限流的几种类别

2.1:固定窗口限流

单位时间内,允许部分操作。 1小时,只允许10个用户操作。

**优点:**最简单

**缺点:**可能出现流量突刺

eg:前59分钟,第59分钟来了十个操作。第一小时01分钟又来了十个操作,就可能导致流量突刺,相当于2分钟实现了20个操作。

2.2:滑动窗口限流

单位时间内,允许部分操作,但是这个时间是滑动的 需要指定滑动单位

滑动单位: 1min

开始前:

0s 1h 2h

一分钟:

1min 1h1min

**优点;**能够解决上面流量突刺的问题,第59分钟,限流窗口59min到1h59min,这个时间段内接受10次请求,只要在这个窗口内,更多的操作就会被拒绝。

**缺点:**实现相对复杂。滑动单位越小,限效果越好。

2.3:漏桶限流

以固定的速率请求,当请求桶满后,拒绝请求。

每秒处理10个请求,桶的容量是10,每0.1秒处理1次请求(固定的),如果1秒内,来了10个都可以处理完,但如果一秒内来了11个请求,最后那个请求就会被拒绝。

**优点:**能够一定程度上应对流量突刺,能够以固定的速率处理请求,安全性高

**缺点:**速度是固定的,没有办法处理一批请求,只能一个一个来

2.4:令牌桶限流

管理员先生成一批令牌,每秒生成10个令牌,当用户操作前,先去拿到令牌,有令牌的人可以先执行,都能够同时执行。

**优点:**能够并发处理同时的请求,并发性高

**缺点:**时间单位选取的问题。

以上漏桶限流和令牌桶限流最常用。

3:实现分布式限流:Redis

3.1:引入Redisson的依赖包

XML 复制代码
  <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.17.5</version>
   </dependency>

3.2:初始化Redisson

java 复制代码
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis")

public class RedissonConfig {
    private Integer database;
    private String host;
    private String port;
    @Bean
    public RedissonClient getRedissonClient(){
        //配置Redis的配置类
        Config config=new Config();
        config.useSingleServer()
                .setDatabase(database)
                .setAddress("redis://"+host+":"+port);
        RedissonClient redisson= Redisson.create(config);
        return redisson;

    }
}

3.3:创建Redisson的限流类

java 复制代码
@Service
public class RedisLimiterManage {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    //key:区分不同的限流器:不同的用户id
    public void doRateLimit(String key){

        RRateLimiter rateLimiter=redissonClient.getRateLimiter(key);
        //将所有用户的访问次数放在同一个限流器上,1秒允许两次
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL,2,1, RateIntervalUnit.SECONDS);
        //每当一个用户来了之后,请求一个令牌
        boolean result = rateLimiter.tryAcquire(1);
        if(!result){
            throw new BusinessException(ErrorCode.NO_AUTH_ERROR,"请求过于频繁");
        }
    }
}

当我们使用分布式限流Redis的时候,只需要让这个RedisLimiterManage调用doRateLimit方法,就可以进行分布式限流的操作。

java 复制代码
 @Autowired
 private RedisLimiterManage redisLimiterManage;
//引入依赖

 //进行限流判断
        redisLimiterManage.doRateLimit("genChartByAi_"+user.getId());
 //每个用户的限流器
相关推荐
雪域迷影6 分钟前
Windows11上安装Redis服务和Redis可视化客户端
windows·redis
Coder_Boy_12 分钟前
Spring Boot 事务回滚异常 UnexpectedRollbackException 详解(常见问题集合)
java·spring boot·后端
青云交13 分钟前
Java 大视界 -- 基于 Java+Redis Cluster 构建分布式缓存系统:实战与一致性保障(444)
java·redis·缓存·缓存穿透·分布式缓存·一致性保障·java+redis clus
期待のcode20 分钟前
TransactionManager
java·开发语言·spring boot
计算机学姐22 分钟前
基于SpringBoot的汽车租赁系统【个性化推荐算法+数据可视化统计】
java·vue.js·spring boot·后端·spring·汽车·推荐算法
好好研究25 分钟前
SpringBoot小案例打包执行流程
java·spring boot·后端
三不原则32 分钟前
故障案例:模型推理响应慢,排查 Redis 缓存集群问题
数据库·redis·缓存
rgeshfgreh37 分钟前
Spring Bean管理机制深度解析
java·spring boot·spring
ling-4538 分钟前
ssm-day07 springboot3、Mybatis-Plus、springboot实战
java·spring boot·后端
太空眼睛1 小时前
【MCP】使用SpringBoot基于Streamable-HTTP构建MCP-Client
spring boot·ai·llm·sse·mcp·mcp-client·streamable