SpringBoot根据不同IP限制接口的QPS

根据对方IP地址来限制接口的QPS（每秒查询率），你可以结合Spring Boot应用、Guava的RateLimiter或者自定义的并发控制逻辑来实现。以下是一个基于Guava RateLimiter和Spring Boot的示例，展示如何根据IP地址来限制接口的QPS：

添加Guava依赖

首先，确保你的pom.xml文件中包含了Guava的依赖。

创建RateLimiter存储

你可以使用ConcurrentHashMap来存储每个IP地址对应的RateLimiter。

java 复制代码

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class IpRateLimiter {

    private final ConcurrentHashMap<String, RateLimiter> ipRateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();

    private final double rate; // 例如：每秒允许的请求数

    public IpRateLimiter(double rate) {
        this.rate = rate;
    }

    public synchronized RateLimiter getRateLimiter(String ip) {
        return ipRateLimiterMap.computeIfAbsent(ip, k -> RateLimiter.create(rate));
    }
}

在Controller中使用RateLimiter

在Controller中，你可以从请求中获取IP地址，并使用IpRateLimiter来获取对应的RateLimiter，然后检查是否允许请求通过。

java 复制代码

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    private IpRateLimiter ipRateLimiter;

    @GetMapping("/limited-endpoint")
    public String limitedEndpoint(HttpServletRequest request) {
        String ipAddress = request.getRemoteAddr(); // 简化的IP获取方式，可能需要根据实际情况调整
        RateLimiter rateLimiter = ipRateLimiter.getRateLimiter(ipAddress);

        if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 如果无法获取许可，则返回错误信息或执行其他逻辑
            return "Too Many Requests from IP: " + ipAddress + ", please try again later.";
        }

        // 如果可以获取许可，则处理请求并返回结果
        return "Success";
    }
}

注意：上面的request.getRemoteAddr()方法可能只返回内网IP（如果请求经过反向代理），你可能需要配置X-Forwarded-For头来获取真实的客户端IP。

配置X-Forwarded-For

如果你的应用部署在反向代理（如Nginx）后面，你需要确保反向代理正确地设置了X-Forwarded-For头，并且你的Spring Boot应用能够解析这个头来获取真实的客户端IP。

清理RateLimiter

由于RateLimiter实例在ipRateLimiterMap中会一直存在，直到应用重启，你可能需要实现一种机制来清理长时间没有活动的RateLimiter实例，以避免内存泄漏。这可以通过定期扫描并移除长时间未使用的RateLimiter来实现。

其他考虑

如果有大量不同的IP地址访问你的接口，ipRateLimiterMap可能会变得非常大。你可能需要考虑如何限制其大小或实现一种缓存淘汰策略。
在生产环境中，你可能还需要考虑如何优雅地处理被限流的请求，例如返回特定的HTTP状态码、记录日志等。