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實戰(zhàn)案例:如何防止超預(yù)期的高并發(fā)流量壓垮系統(tǒng)?實戰(zhàn)接口限流防護!代碼已上傳!

開發(fā) 前端 網(wǎng)絡(luò)管理
我們使用SpringBoot項目來搭建Http接口限流項目,SpringBoot項目本質(zhì)上還是一個Maven項目。所以,小伙伴們可以直接創(chuàng)建一個Maven項目,我這里的項目名稱為mykit-ratelimiter-test。接下來,在pom.xml文件中添加如下依賴使項目構(gòu)建為一個SpringBoot項目。

在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,高并發(fā)系統(tǒng)會面臨一個重大的挑戰(zhàn),那就是大量流高并發(fā)訪問,比如:天貓的雙十一、京東618、秒殺、搶購促銷等,這些都是典型的大流量高并發(fā)場景。

HTTP接口限流實戰(zhàn)

這里,我們實現(xiàn)Web接口限流,具體方式為:使用自定義注解封裝基于令牌桶限流算法實現(xiàn)接口限流。

不使用注解實現(xiàn)接口限流

搭建項目

這里,我們使用SpringBoot項目來搭建Http接口限流項目,SpringBoot項目本質(zhì)上還是一個Maven項目。所以,小伙伴們可以直接創(chuàng)建一個Maven項目,我這里的項目名稱為mykit-ratelimiter-test。接下來,在pom.xml文件中添加如下依賴使項目構(gòu)建為一個SpringBoot項目。

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.3.RELEASE</version>
    </parent>

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>io.mykit.limiter</groupId>
    <artifactId>mykit-ratelimiter-test</artifactId>
    <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>
    <name>mykit-ratelimiter-test</name>

    <properties>
        <guava.version>28.2-jre</guava.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.aspectj</groupId>
            <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>${guava.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version><!--$NO-MVN-MAN-VER$-->
                <configuration>
                    <source>${java.version}</source>
                    <target>${java.version}</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

可以看到,我在項目中除了引用了SpringBoot相關(guān)的Jar包外,還引用了guava框架,版本為28.2-jre。

創(chuàng)建核心類

這里,我主要是模擬一個支付接口的限流場景。首先,我們定義一個PayService接口和MessageService接口。PayService接口主要用于模擬后續(xù)的支付業(yè)務(wù),MessageService接口模擬發(fā)送消息。接口的定義分別如下所示。

  • PayService
package io.mykit.limiter.service;
import java.math.BigDecimal;
/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 模擬支付
 */
public interface PayService {
    int pay(BigDecimal price);
}
  • MessageService
package io.mykit.limiter.service;
/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 模擬發(fā)送消息服務(wù)
 */
public interface MessageService {
    boolean sendMessage(String message);
}

接下來,創(chuàng)建二者的實現(xiàn)類,分別如下。

  • MessageServiceImpl
package io.mykit.limiter.service.impl;
import io.mykit.limiter.service.MessageService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 模擬實現(xiàn)發(fā)送消息
 */
@Service
publicclass MessageServiceImpl implements MessageService {
    privatefinal Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageServiceImpl.class);
    @Override
    public boolean sendMessage(String message) {
        logger.info("發(fā)送消息成功===>>" + message);
        returntrue;
    }
}
  • PayServiceImpl
package io.mykit.limiter.service.impl;
import io.mykit.limiter.service.PayService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.math.BigDecimal;
/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 模擬支付
 */
@Service
publicclass PayServiceImpl implements PayService {
    privatefinal Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PayServiceImpl.class);
    @Override
    public int pay(BigDecimal price) {
        logger.info("支付成功===>>" + price);
        return1;
    }
}

由于是模擬支付和發(fā)送消息,所以,我在具體實現(xiàn)的方法中打印出了相關(guān)的日志,并沒有實現(xiàn)具體的業(yè)務(wù)邏輯。

接下來,就是創(chuàng)建我們的Controller類PayController,在PayController類的接口pay()方法中使用了限流,每秒鐘向桶中放入2個令牌,并且客戶端從桶中獲取令牌,如果在500毫秒內(nèi)沒有獲取到令牌的話,我們可以則直接走服務(wù)降級處理。

PayController的代碼如下所示。

package io.mykit.limiter.controller;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import io.mykit.limiter.service.MessageService;
import io.mykit.limiter.service.PayService;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 測試接口限流
 */
@RestController
publicclass PayController {
    privatefinal Logger logger = LoggerFactory.getLogger(PayController.class);
    /**
     * RateLimiter的create()方法中傳入一個參數(shù),表示以固定的速率2r/s,即以每秒2個令牌的速率向桶中放入令牌
     */
    private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

    @Autowired
    private MessageService messageService;
    @Autowired
    private PayService payService;
    @RequestMapping("/boot/pay")
    public String pay(){
        //記錄返回接口
        String result = "";
        //限流處理,客戶端請求從桶中獲取令牌,如果在500毫秒沒有獲取到令牌,則直接走服務(wù)降級處理
        boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (!tryAcquire){
            result = "請求過多,降級處理";
            logger.info(result);
            return result;
        }
        int ret = payService.pay(BigDecimal.valueOf(100.0));
        if(ret > 0){
            result = "支付成功";
            return result;
        }
        result = "支付失敗,再試一次吧...";
        return result;
    }
}

最后,我們來創(chuàng)建mykit-ratelimiter-test項目的核心啟動類,如下所示。

package io.mykit.limiter;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 項目啟動類
 */
@SpringBootApplication
public class MykitLimiterApplication {

    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(MykitLimiterApplication.class, args);
    }
}

至此,我們不使用注解方式實現(xiàn)限流的Web應(yīng)用就基本完成了。

運行項目

項目創(chuàng)建完成后,我們來運行項目,運行SpringBoot項目比較簡單,直接運行MykitLimiterApplication類的main()方法即可。

項目運行成功后,我們在瀏覽器地址欄輸入鏈接:http://localhost:8080/boot/pay。頁面會輸出“支付成功”的字樣,說明項目搭建成功了。如下所示。

此時,我只訪問了一次,并沒有觸發(fā)限流。接下來,我們不停的刷瀏覽器,此時,瀏覽器會輸出“支付失敗,再試一次吧...”的字樣,如下所示。

在PayController類中還有一個sendMessage()方法,模擬的是發(fā)送消息的接口,同樣使用了限流操作,具體代碼如下所示。

@RequestMapping("/boot/send/message")
public String sendMessage(){
    //記錄返回接口
    String result = "";
    //限流處理,客戶端請求從桶中獲取令牌,如果在500毫秒沒有獲取到令牌,則直接走服務(wù)降級處理
    boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);
    if (!tryAcquire){
        result = "請求過多,降級處理";
        logger.info(result);
        return result;
    }
    boolean flag = messageService.sendMessage("恭喜您成長值+1");
    if (flag){
        result = "消息發(fā)送成功";
        return result;
    }
    result = "消息發(fā)送失敗,再試一次吧...";
    return result;
}

sendMessage()方法的代碼邏輯和運行效果與pay()方法相同,我就不再瀏覽器訪問 http://localhost:8080/boot/send/message 地址的訪問效果了,小伙伴們可以自行驗證。

不使用注解實現(xiàn)限流缺點

通過對項目的編寫,我們可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)在項目中對接口進行限流時,不使用注解進行開發(fā),會導(dǎo)致代碼出現(xiàn)大量冗余,每個方法中幾乎都要寫一段相同的限流邏輯,代碼十分冗余。

如何解決代碼冗余的問題呢?我們可以使用自定義注解進行實現(xiàn)。

使用注解實現(xiàn)接口限流

使用自定義注解,我們可以將一些通用的業(yè)務(wù)邏輯封裝到注解的切面中,在需要添加注解業(yè)務(wù)邏輯的方法上加上相應(yīng)的注解即可。針對我們這個限流的實例來說,可以基于自定義注解實現(xiàn)。

實現(xiàn)自定義注解

實現(xiàn),我們來創(chuàng)建一個自定義注解,如下所示。

package io.mykit.limiter.annotation;
import java.lang.annotation.*;
/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 實現(xiàn)限流的自定義注解
 */
@Target(value = ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface MyRateLimiter {
    //向令牌桶放入令牌的速率
    double rate();
    //從令牌桶獲取令牌的超時時間
    long timeout() default 0;
}

自定義注解切面實現(xiàn)

接下來,我們還要實現(xiàn)一個切面類MyRateLimiterAspect,如下所示。

package io.mykit.limiter.aspect;

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import io.mykit.limiter.annotation.MyRateLimiter;
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.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 一般限流切面類
 */
@Aspect
@Component
publicclass MyRateLimiterAspect {

    private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

    @Pointcut("execution(public * io.mykit.limiter.controller.*.*(..))")
    public void pointcut(){

    }

    /**
     * 核心切面方法
     */
    @Around("pointcut()")
    public Object process(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable{
        MethodSignature signature = (MethodSignature) proceedingJoinPoint.getSignature();

        //使用反射獲取方法上是否存在@MyRateLimiter注解
        MyRateLimiter myRateLimiter = signature.getMethod().getDeclaredAnnotation(MyRateLimiter.class);
        if(myRateLimiter == null){
            //程序正常執(zhí)行,執(zhí)行目標方法
            return proceedingJoinPoint.proceed();
        }
        //獲取注解上的參數(shù)
        //獲取配置的速率
        double rate = myRateLimiter.rate();
        //獲取客戶端等待令牌的時間
        long timeout = myRateLimiter.timeout();

        //設(shè)置限流速率
        rateLimiter.setRate(rate);

        //判斷客戶端獲取令牌是否超時
        boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if(!tryAcquire){
            //服務(wù)降級
            fullback();
            returnnull;
        }
        //獲取到令牌,直接執(zhí)行
        return proceedingJoinPoint.proceed();

    }

    /**
     * 降級處理
     */
    private void fullback() {
        response.setHeader("Content-type", "text/html;charset=UTF-8");
        PrintWriter writer = null;
        try {
            writer =  response.getWriter();
            writer.println("出錯了,重試一次試試?");
            writer.flush();;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if(writer != null){
                writer.close();
            }
        }
    }
}

接下來,我們改造下PayController類中的sendMessage()方法,修改后的方法片段代碼如下所示。

@MyRateLimiter(rate = 1.0, timeout = 500)
@RequestMapping("/boot/send/message")
public String sendMessage(){
    //記錄返回接口
    String result = "";
    boolean flag = messageService.sendMessage("恭喜您成長值+1");
    if (flag){
        result = "消息發(fā)送成功";
        return result;
    }
    result = "消息發(fā)送失敗,再試一次吧...";
    return result;
}

運行部署項目

部署項目比較簡單,只需要運行MykitLimiterApplication類下的main()方法即可。這里,為了簡單,我們還是從瀏覽器中直接輸入鏈接地址來進行訪問。

效果如下所示。

接下來,我們不斷的刷新瀏覽器。會出現(xiàn)“消息發(fā)送失敗,再試一次吧..”的字樣,說明已經(jīng)觸發(fā)限流操作。

基于限流算法實現(xiàn)限流的缺點

上面介紹的限流方式都只能用于單機部署的環(huán)境中,如果將應(yīng)用部署到多臺服務(wù)器進行分布式、集群,則上面限流的方式就不適用了,此時,我們需要使用分布式限流。至于在分布式場景下,如何實現(xiàn)限流操作,我們就在下一篇中進行介紹。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 冰河技術(shù)
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商城系統(tǒng)高并發(fā)
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