这期内容当中小编将会给大家带来有关使用springmvc怎么实现一个限流拦截器，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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限流拦截器

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中配置限流拦截器

复杂版本的spring mvc限流拦截器

使用Properties传入拦截的url表达式->速率rate

      

      
        
        
          
            1
            2
          
        

      

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。

在拦截器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 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;
    }

  }
}

上述就是小编为大家分享的使用springmvc怎么实现一个限流拦截器了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章题目：使用springmvc怎么实现一个限流拦截器-创新互联
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