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标题: 分布式限流器框架 eval-rate-limiter [打印本页]

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作者: 梦见你的名字    时间: 2025-4-13 07:31
标题: 分布式限流器框架 eval-rate-limiter
分布式限流器框架 eval-rate-limiter


  
前言

基于 redis 实现的分布式限流器，实现如下效果

• 对每个应用节点进行限流
  
  
  
  • 有需要的可以根据现实业务定制 rateLimiterKey 的生成规则，目前是针对 ip+port 进行限流
    
  
  
• 控制限流的速率->次数/分钟
  

源码已上传 github

• https://github.com/huajiexiewenfeng/eval-rate-limiter
  

设计

流程图

• 时间窗口&最大条数可以设置
  
• 接纳 redis 的过期时间+increment 来实现时间窗口和计数功能
  
• synchronized 防止多线程获取 count 产生一致性问题
  
• key 接纳实例的 host+port 来实现各个实例控制本身的发送速率
  

核心方法

tryAcquire 获取通信证

• 获取当前的请求次数 currentCount
  
• 比较 currentCount 和 MaxCount 的大小
  
  
  
  • 小于，那么 count++，返回 true，表现获取通行证成功
    
  • 否则，返回 false，表现获取通信证失败
    
  
  

1.     /**
2.      * 尝试获取限流通行证
3.      *
4.      * @return true表示允许通过，false表示被限流
5.      */
6.     public synchronized boolean tryAcquire() {
7.         if (!properties.getEnable()) {
8.             return true;
9.         }
10.         try {
11.             int currentCount = getCurrentRequestCount();
12.             if (currentCount >= properties.getMaxCount()) {
13.                 logger.warn("Rate limit exceeded - window: {} minutes, max: {}, current: {}",
14.                         properties.getWindowMinutes(),
15.                         properties.getMaxCount(),
16.                         currentCount);
17.                 return false;
18.             }
19.             incrementRequestCount();
20.             return true;
21.         } catch (Exception e) {
22.             logger.error("Failed to acquire rate limit token for key: {}", rateLimiterKey, e);
23.             // 在限流器异常时默认放行，保证系统可用性
24.             return true;
25.         }
26.     }

复制代码

增加访问次数 incrementRequestCount

• 利用 redis increment 计数+1
  
• 第一次设置过期时间为时间窗口
  

1.     private void incrementRequestCount() {
2.         Long count = valueOperations.increment(rateLimiterKey, 1);
3.         if (count != null && count == 1) {
4.             // 首次设置时初始化过期时间
5.             redisTemplate.expire(rateLimiterKey, properties.getWindowMinutes(), TimeUnit.MINUTES);
6.         }
7.     }

复制代码

生身分布式 key generateRateLimiterKey

1.     private String generateRateLimiterKey() {
2.         String port = environment.getProperty("server.port", "unknown");
3.         String host = getLocalHostAddress();
4.         return String.format("%s:%s:%s", RATE_LIMITER_KEY_PREFIX, host, port);
5.     }

复制代码

测试

测试代码

1. @SpringBootApplication
2. @EnableEvalRateLimiter
3. @RestController
4. @RequestMapping("/demo1")
5. public class Demo1Application {
7.     @Autowired
8.     private RateLimiter rateLimiter;
10.     public static void main(String[] args) {
11.         SpringApplication.run(Demo1Application.class, args);
12.     }
14.     @GetMapping("/test")
15.     public String test(@RequestParam(value = "count", defaultValue = "105") int count) {
16.         for (int i = 0; i < count; i++) {
17.             doTest(i);
18.         }
19.         return "hello";
20.     }
22.     private void doTest(int count) {
23.         System.out.println("当前请求次数：" + count + "，节点限流剩余次数：" + rateLimiter.getRemainingRequests());
24.         if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
25.             // 5秒后再发送
26.             try {
27.                 Thread.sleep(5000L);
28.             } catch (InterruptedException e) {
29.                 e.printStackTrace();
30.             }
31.             doTest(count);
32.         }
33.     }
35. }

复制代码

application.properties 设置

1. spring.application.name=${APPLICATION_NAME:demo1}
2. server.port=${SERVER_PORT:8091}
4. #redis
5. eval.rate.limiter.redis.database=${REDIS_DB_INDEX:2}
6. eval.rate.limiter.redis.host=${REDIS_HOST:127.0.0.1}
7. eval.rate.limiter.redis.port=${REDIS_PORT:6379}
8. eval.rate.limiter.redis.password=${REDIS_INFRA_PASSWORD:1234567a}
9. #1分钟
10. eval.rate.limiter.redis.windowMinutes=${EVAL_RATE_LIMITER_WINDOW_MINUTES:1}
11. #100次
12. eval.rate.limiter.redis.maxCount=${EVAL_RATE_LIMITER_MAX_COUNT:100}

复制代码

结果

到 1 分钟时间之后，又重新计数

Redis 客户端

• key：host+ip，限制每个机器+端口
  
• value：每访问一次，value+1，value 到达100（设置）后，不在增加
  

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