redis redisson 限流器实例
作用：限制一段时间内对数据的访问数量
相关接口
RRateLimiter
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public interface RRateLimiter extends RRateLimiterAsync, RObject { boolean trySetRate(RateType var1, long var2, long var4, RateIntervalUnit var6); //设置访问速率，var2为访问数，var4为单位时间，var6为时间单位 void acquire(); //访问数据 void acquire( long var1); //占var1的速度计算值 boolean tryAcquire(); //尝试访问数据 boolean tryAcquire( long var1); //尝试访问数据，占var1的速度计算值 boolean tryAcquire( long var1, TimeUnit var3); //尝试访问数据，设置等待时间var3 boolean tryAcquire( long var1, long var3, TimeUnit var5); //尝试访问数据，占数据计算值var1，设置等待时间var3 RateLimiterConfig getConfig(); } |
RateType ：速度类型
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public enum RateType { OVERALL, //所有客户端加总限流 PER_CLIENT; //每个客户端单独计算流量
private RateType() { } } |
RateInternalUnit ：速度单位
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public enum RateIntervalUnit { MILLISECONDS { public long toMillis( long value) { return value; } }, SECONDS { public long toMillis( long value) { return TimeUnit.SECONDS.toMillis(value); } }, MINUTES { public long toMillis( long value) { return TimeUnit.MINUTES.toMillis(value); } }, HOURS { public long toMillis( long value) { return TimeUnit.HOURS.toMillis(value); } }, DAYS { public long toMillis( long value) { return TimeUnit.DAYS.toMillis(value); } };
private RateIntervalUnit() { } public abstract long toMillis( long var1); } |
示例
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public class MyTest8 { public static void main(String[] args){ Config config= new Config(); config.useSingleServer().setAddress( "redis://192.168.57.120:6379" ).setPassword( "123456" ); RedissonClient client= Redisson.create(config);
RRateLimiter rateLimiter=client.getRateLimiter( "rate_limiter" ); rateLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT, 5 , 2 , RateIntervalUnit.MINUTES); ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool( 10 ); for ( int i= 0 ;i< 10 ;i++){ executorService.submit(()->{ try { rateLimiter.acquire(); System.out.println( "线程" +Thread.currentThread().getId()+ "进入数据区：" +System.currentTimeMillis()); } catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } }); } } } |
控制台输出
线程49进入数据区：1574672546522
线程55进入数据区：1574672546522
线程56进入数据区：1574672546526
线程50进入数据区：1574672546523
线程48进入数据区：1574672546523
线程51进入数据区：1574672666627
线程53进入数据区：1574672666627
线程54进入数据区：1574672666627
线程57进入数据区：1574672666628
线程52进入数据区：1574672666628
说明：两分钟之内最多只有5个线程在执行
分布式限流redission RRateLimiter使用及原理
前提：
最近公司在做有需求在做分布式限流，调研的限流框架大概有
1、spring cloud gateway集成redis限流,但属于网关层限流 2、阿里Sentinel,功能强大、带监控平台 3、srping cloud hystrix，属于接口层限流，提供线程池与信号量两种方式 4、其他：redission、手撸代码实际需求情况属于业务端限流，redission更加方便，使用更加灵活，下面介绍下redission分布式限流如何使用及原理：
一、使用
使用很简单、如下
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// 1、 声明一个限流器 RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
// 2、 设置速率，5秒中产生3个令牌 rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3 , 5 , RateIntervalUnit.SECONDS);
// 3、试图获取一个令牌，获取到返回true rateLimiter.tryAcquire( 1 ) |
二、原理
1、getRateLimiter
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// 声明一个限流器 名称 叫key redissonClient.getRateLimiter(key) |
2、trySetRate
trySetRate方法跟进去底层实现如下：
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@Override public RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);" + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);" + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);" , Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal()); } |
举个例子，更容易理解：
比如下面这段代码，5秒中产生3个令牌，并且所有实例共享（RateType.OVERALL所有实例共享、RateType.CLIENT单实例端共享）
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trySetRate(RateType.OVERALL, 3 , 5 , RateIntervalUnit.SECONDS); |
那么redis中就会设置3个参数：
hsetnx,key,rate,3
hsetnx,key,interval,5
hsetnx,key,type,0
接着看tryAcquire(1)方法：底层源码如下
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private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');" //1 + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');" //2 + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3 + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4
+ "local valueName = KEYS[2];" //5 + "if type == 1 then " + "valueName = KEYS[3];" //6 + "end;"
+ "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7 + "if currentValue ~= false then " + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8 + "return redis.call('pttl', valueName); " + "else " + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9 + "return nil; " + "end; " + "else " //10 + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); " + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " + "return nil; " + "end;" , Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()), value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString()); } |
第1、2、3备注行是获取上一步set的3个值：rate、interval、type，如果这3个值没有设置，直接返回rateLimiter没有被初始化。
第5备注行声明一个变量叫valueName 值为KEYS[2],KEYS[2]对应的值是getValueName()方法，getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我们设置的key；如果type=1，表示全局共享，那么valueName 的值改为取KEYS[3]，KEYS[3]对应的值为getClientValueName()，查看getClientValueName()源码：
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String getClientValueName() { return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString()); } |
ConnectionManager().getId()如下：
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public interface ConnectionManager { UUID getId(); 省略... } |
这个getId()是每个客户端初始化的时候生成的UUID，即每个客户端的getId是唯一的，这也就验证了trySetRate方法中RateType.ALL与RateType.PER_CLIENT的作用。
接着看第7标准行，获取valueName对应的值currentValue；首次获取肯定为空，那么看第10标准行else的逻辑 set valueName 3 px 5，设置key=valueName value=3 过期时间为5秒 decrby valueName 1，将上面valueName的值减1 那么如果第二次访问，第7标注行返回的值存在，将会走第8标注行，紧接着走如下判断 如果当前valueName的值也就是3，小于要获得的令牌数量(tryAcquire方法中的入参)，那么说明当前时间内（key的有效期5秒内），令牌的数量已经被用完，返回pttl(key的剩余过期时间)；反之说明桶中有足够的令牌，获取之后将会把桶中的令牌数量减1，至此结束。总结：
redission分布式限流采用令牌桶思想和固定时间窗口，trySetRate方法设置桶的大小，利用redis key过期机制达到时间窗口目的，控制固定时间窗口内允许通过的请求量。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43931625/article/details/103234206
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