springmvc限流 * 的示例代码

限流器算法

目前常用限流器算法为两种：令牌桶算法和漏桶算法，主要区别在于：漏桶算法能够强行限制请求速率，平滑突发请求，而令牌桶算法在限定平均速率的情况下，允许一定量的突发请求

下面是从网上找到的两张算法图示，就很容易区分这两种算法的特性了

漏桶算法

令牌桶算法

针对接口来说，一般会允许处理一定量突发请求，只要求限制平均速率，所以令牌桶算法更加常见。

令牌桶算法工具RateLimiter

目前本人常用的令牌桶算法实现类当属google guava的RateLimiter，guava不仅实现了令牌桶算法，还有缓存、新的集合类、并发工具类、字符串处理类等等。是一个强大的工具集

RateLimiter api可以查看并发编程网guava RateLimiter的介绍

RateLimiter源码分析

RateLimiter默认情况下，最核心的属性有两个nextFreeTicketMicros，下次可获取令牌时间，storedPermits桶内令牌数。

判断是否可获取令牌:

每次获取令牌的时候，根据桶内令牌数计算最快下次能获取令牌的时间nextFreeTicketMicros，判断是否可以获取资源时，只要比较nextFreeTicketMicros和当前时间就可以了，so easy

获取令牌操作：

对于获取令牌，根据nextFreeTicketMicros和当前时间计算出新增的令牌数，写入当前令牌桶令牌数，重新计算nextFreeTicketMicros，桶内还有令牌，则写入当前时间，并减少本次请求获取的令牌数。

如同java的AQS类一样，RateLimiter的核心在tryAcquire方法

public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
 //尝试获取资源最多等待时间
 long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
 //检查获取资源数目是否正确
 checkPermits(permits);
 long microsToWait;
 //加锁
 synchronized (mutex()) {
  //当前时间
  long nowMicros = stopwatch.readMicros();
  //判断是否可以在timeout时间内获取资源
  if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
   return false;
  } else {
   //可获取资源，对资源进行重新计算，并返回当前线程需要休眠时间
   microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
  }
 }
 //休眠
 stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
 return true;
}

判断是否可获取令牌:

private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) {
 //最早可获取资源时间-等待时间<=当前时间 方可获取资源
 return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;
}

RateLimiter默认实现类的queryEarliestAvailable是取成员变量nextFreeTicketMicros

获取令牌并计算需要等待时间操作：

final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
 //获取下次可获取时间
 long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
 //计算当前线程需要休眠时间
 return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}

final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
 //重新计算桶内令牌数storedPermits
 resync(nowMicros);
 long returnValue = nextFreeTicketMicros;
 //本次消耗的令牌数
 double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
 //重新计算下次可获取时间nextFreeTicketMicros
 double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
 long waitMicros =
   storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
     + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);

this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
 //减少桶内令牌数
 this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
 return returnValue;
}

实现简单的spring mvc限流 *

实现一个HandlerInterceptor，在构造方法中创建一个RateLimiter限流器

public SimpleRateLimitInterceptor(int rate) {
   if (rate > 0)
     globalRateLimiter = RateLimiter.create(rate);
   else
     throw new RuntimeException("rate must greater than zero");
}

在preHandle调用限流器的tryAcquire方法，判断是否已经超过限制速率

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
  if (!globalRateLimiter.tryAcquire()) {
    LoggerUtil.log(request.getRequestURI()+"请求超过限流器速率");
    return false;
  }
  return true;
}

在dispatcher-servlet.xml中配置限流 *

 <mvc:interceptors>
   <!--限流 * -->
   <mvc:interceptor>
     <mvc:mapping path="/**"/>
     <bean class="limit.SimpleRateLimitInterceptor">
       <constructor-arg index="0" value="${totalRate}"/>
     </bean>
   </mvc:interceptor>
 </mvc:interceptors>

复杂版本的spring mvc限流 *

使用Properties传入拦截的url表达式->速率rate

<mvc:interceptor>
     <mvc:mapping path="/**"/>

<bean class="limit.RateLimitInterceptor">
       <!--单url限流-->
       <property name="urlProperties">
         <props>
           <prop key="/get/{id}">1</prop>
           <prop key="/post">2</prop>
         </props>
       </property>

</bean>
</mvc:interceptor>

为每个url表达式创建一个对应的RateLimiter限流器。url表达式则封装为org.springframework.web.servlet.mvc.condition.PatternsRequestCondition。PatternsRequestCondition是springmvc 的DispatcherServlet中用来匹配请求和Controller的类，可以判断请求是否符合这些url表达式。

在 * preHandle方法中

//当前请求路径
String lookupPath = urlPathHelper.getLookupPathForRequest(request);
//迭代所有url表达式对应的PatternsRequestCondition
for (PatternsRequestCondition patternsRequestCondition : urlRateMap.keySet()) {
 //进行匹配
 List<String> matches = patternsRequestCondition.getMatchingPatterns(lookupPath);
 if (!matches.isEmpty()) {
   //匹配成功的则获取对应限流器的令牌
   if (urlRateMap.get(patternsRequestCondition).tryAcquire()) {
     LoggerUtil.log(lookupPath + " 请求匹配到" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器");
   } else {
     //获取令牌失败
     LoggerUtil.log(lookupPath + " 请求超过" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器速率");
     return false;
   }

}
}

具体的实现类

请见github

来源：http://blog.csdn.net/valleychen1111/article/details/78038366