10. 软件设计&架构-经典架构问题-幂等+限流

真上帝的左手2026-04-25 9:11

文章目录

前言

幂等性‌

在高并发场景的架构里，防止重复提交的幂等性是必须要保证的。

比如说支付功能，用户发起支付，如果后台没有做幂等校验，刚好用户手抖多点了几下，于是后台就可能多次受到同一个订单请求，不做幂等很容易就让用户重复支付了，这样用户体验是无法忍受的。

一、分布式接口幂等性（核心）

1. 什么是幂等

一个接口执行多次，结果和执行一次完全一致场景：重复提交、网络重试、超时重发、MQ重复消费

2. 常用4种幂等方案（流程图）

整体流转图

四种主流方案

  1. 全局Token令牌（前端拦截，最常用）

  2. 唯一业务主键（订单号、流水号 唯一索引）

  3. Redis分布式锁 + 防重标记

  4. MQ消费：消息唯一ID + 幂等表

3. 代码案例：Token令牌幂等（SpringBoot+Redis）

步骤

  1. 前端先获取唯一幂等Token

  2. 提交业务请求携带Token

  3. 接口拦截器校验Token，删除/标记

  4. 重复请求直接拦截

java 复制代码 
// 1. 生成幂等Token
@RestController
@RequestMapping("/idempotent")
publicclass IdempotentController {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    // 获取幂等Token
    @GetMapping("/getToken")
    public R getToken() {
        String token = UUID.randomUUID().toString();
        // 过期时间10分钟
        redisTemplate.opsForValue().set("idempotent:token:" + token, "1", 10, TimeUnit.MINUTES);
        return R.ok(token);
    }
}

自定义注解 + 拦截器

java 复制代码 
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Idempotent {
}
java 复制代码 
@Component
publicclass IdempotentInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 非注解方法直接放行
        if (!(handler instanceof HandlerMethod)) {
            return true;
        }
        HandlerMethod method = (HandlerMethod) handler;
        if (!method.hasMethodAnnotation(Idempotent.class)) {
            return true;
        }

        // 获取请求头Token
        String token = request.getHeader("idempotent-token");
        if (StringUtils.isEmpty(token)) {
            throw new RuntimeException("非法请求，缺少幂等令牌");
        }
        String key = "idempotent:token:" + token;
        // 原子操作：删除成功=第一次请求；删除失败=重复请求
        Boolean delete = redisTemplate.delete(key);
        if (Boolean.FALSE.equals(delete)) {
            throw new RuntimeException("请求重复提交，禁止重复操作");
        }
        return true;
    }
}

业务接口使用

java 复制代码 
@PostMapping("/submit")
@Idempotent
public R submitOrder() {
    // 正常下单业务
    return R.ok("下单成功");
}

二、限流体系总览

限流3种实现层级

  1. 应用层单机限流：Guava RateLimiter（单机、简单）

  2. 网关层分布式限流：Nginx+Lua（全局、高性能）

  3. 分布式中间件限流：Sentinel/Redis+Lua（微服务常用）

限流核心算法

  • 令牌桶 ：Guava 默认，突发流量友好

  • 漏桶：固定流出速率，抗突发差

  • 滑动窗口：平滑限流，Sentinel常用

三、Guava 单机限流（令牌桶）

1. 流程图

2. 引入依赖

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.1-jre</version>
</dependency>

3. 完整代码案例

java 复制代码 
@RestController
@RequestMapping("/limit")
publicclass GuavaLimitController {

    // 每秒放行 5 个请求：令牌桶容量=5
    privatestaticfinal RateLimiter RATE_LIMITER = RateLimiter.create(5.0);

    @GetMapping("/guava")
    public R guavaLimit() {
        // 尝试获取令牌，非阻塞
        boolean acquire = RATE_LIMITER.tryAcquire();
        if (!acquire) {
            return R.error("系统繁忙，请求限流，请稍后重试");
        }
        return R.ok("请求正常处理");
    }
}

特点

  • ✅ 轻量、零配置、代码极简

  • ❌ 单机限流，集群环境失效

  • ✅ 令牌桶，支持突发流量

四、Nginx + Lua 分布式限流（生产常用）

1. 架构流程图

2. 实现原理

  • 基于 Lua+Redis 实现分布式计数器/滑动窗口

  • 限流统一在网关层，后端服务无感知

  • 高性能、高并发，适合全局接口限流

3. Nginx + Lua 完整配置

1）Nginx 配置 nginx.conf

nginx 复制代码 
http {
    # 加载lua脚本
    lua_package_path "/usr/local/nginx/lua/?.lua;;";

    server {
        listen 80;
        server_name localhost;

        location /api/ {
            # 执行限流lua脚本
            access_by_lua_file /usr/local/nginx/lua/limit.lua;
            # 转发后端服务
            proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
            proxy_set_header Host $host;
        }
    }
}

2）Lua脚本 limit.lua（Redis滑动窗口限流）

lua 复制代码 
-- 连接redis
local redis = require"resty.redis"
local red = redis:new()
red:set_timeout(1000)
local ok, err = red:connect("127.0.0.1", 6379)
ifnot ok then
    ngx.log(ngx.ERR, "redis连接失败: ", err)
    return
end

-- 限流参数
local limit_key = "nginx:limit:api"
local now = ngx.time()
local window = 60          -- 时间窗口：60秒
local max_count = 100     -- 单窗口最大请求数

-- 1. 移除窗口外过期数据
red:zremrangebyscore(limit_key, 0, now - window)
-- 2. 统计当前窗口请求数
local count = red:zcard(limit_key)

iftonumber(count) >= max_count then
    -- 触发限流，直接返回
    ngx.status = 429
    ngx.say("{\"code\":429,\"msg\":\"请求过于频繁，已被限流\"}")
    ngx.exit(429)
end

-- 3. 记录当前请求
red:zadd(limit_key, now, now .. math.random())
red:expire(limit_key, window)

4. 特点

  • ✅ 分布式全局限流，集群生效

  • ✅ 网关层拦截，减轻后端压力

  • ✅ 高性能，适合高并发项目

  • ❌ Nginx+Lua 有一定运维成本

五、三种方案横向对比（面试必背）

限流方案 底层 范围 性能 适用场景
Guava RateLimiter 令牌桶 单机 极高 单体项目、简单内部接口
Nginx+Lua Redis+滑动窗口 分布式全局 超高 对外API、网关统一限流
Sentinel 滑动窗口 微服务分布式 高 SpringCloud 微服务体系

六、面试高频总结

  1. 幂等核心：唯一标识 + 防重存储（Redis/DB）

  2. Guava局限：只能单机，集群必须用Redis分布式限流

  3. Nginx+Lua优势：网关层限流，拦截在最外层，保护后端

  4. 幂等+限流组合：先限流、后幂等，系统稳定性最强

本文的引用仅限自我学习如有侵权，请联系作者删除。
参考知识
分布式接口幂等性、分布式限流：Guava、nginx和lua限流

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