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请求限流

goji / 3101人阅读

Map map = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            map.put("account",IdUtils.genRandomNum(8));
            map.put("password",IdUtils.genRandomNum(5));
            HttpUtils.sendPost("http://localhost:8087/user/login", map);
            System.out.println(i);
        }

于是加一个简单的请求限流 顺便学习相关技能

先引用相关jar包


  io.github.forezp
  distributed-limit-core
  1.0.2

本地限流在配置文件 application.properties 中添加配置

limit.type: local

需要限流的Controller方法上添加注解

@Limit(identifier = "forezp", limtNum = 1, seconds = 5)

完事... 能达到需求了就ok
这里限流针对的是单个请求的简单限流,最好还是针对ip做限流

其他限流方式
令牌桶算法:

说实话没理解...

public class RateLimiterDemo {
    private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
 
    public static void exec() {
        limiter.acquire(1);
        try {
            // 处理核心逻辑
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            System.out.println("--" + System.currentTimeMillis() / 1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

漏桶算法示例:

public class CountRateLimiterDemo1 {
 
    private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
 
    public static void exec() {
        if (count.get() >= 5) {
            System.out.println("请求过多!"+System.currentTimeMillis()/1000);
        } else {
            count.incrementAndGet();
            try {
                //处理核心逻辑
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                System.out.println("--"+System.currentTimeMillis()/1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                count.decrementAndGet();
            }
        }
    }
}

记录下代码,方面下次使用。

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