在当今互联网应用开发中,高并发访问是一个常见的挑战。为了保障系统的稳定性和可靠性,我们需要对接口进行限流,防止因过多的请求导致系统崩溃。
本文将介绍如何利用Spring Boot 3中的自定义注解、拦截器和Redis实现高并发接口限流,帮助程序员解决这一挑战。
1. 自定义注解
首先,我们需要定义一个自定义注解,用来标识需要进行限流的接口。在Spring Boot中,可以通过自定义注解来实现对接口的标记和控制。下面是一个简单的自定义注解的示例:
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AccessLimit {
int value() default 100; // 默认限流阈值为100
int seconds() default 60; // 默认时间窗口为60秒
}
2. 拦截器
接下来,我们需要编写一个拦截器,用来拦截被@AccessLimit注解标记的接口,并进行限流处理。拦截器可以在请求到达Controller之前进行预处理,从而实现对接口的限流控制。
下面是一个简单的拦截器的示例:
@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (handler instanceof HandlerMethod) {
HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
if (accessLimit != null) {
int limit = accessLimit.value();
int seconds = accessLimit.seconds();
String key = request.getRequestURI();
String count = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (count == null) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", seconds, TimeUnit.SECONDS);
} else {
int accessCount = Integer.parseInt(count);
if (accessCount < limit) {
redisTemplate.opsForValue().increment(key);
} else {
response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
return false;
}
}
}
}
return true;
}
}
3. 注册拦截器
接下来,我们需要将拦截器注册到Spring Boot应用程序中,以便拦截器能够生效。在Spring Boot中,可以通过WebMvcConfigurer来注册拦截器。
下面是一个简单的拦截器注册的示例:
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
@Autowired
private AccessLimitInterceptor accessLimitInterceptor;
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(accessLimitInterceptor);
}
}
4. Redis实现限流
最后,我们需要利用Redis来实现接口的限流功能。Redis是一个高性能的内存数据库,非常适合用来存储限流的计数器。我们可以利用Redis的原子操作来实现对接口访问次数的统计和控制。
下面是一个简单的利用Redis实现限流的示例:
@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (handler instanceof HandlerMethod) {
HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
if (accessLimit != null) {
int limit = accessLimit.value();
int seconds = accessLimit.seconds();
String key = request.getRequestURI();
String count = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (count == null) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", seconds, TimeUnit.SECONDS);
} else {
int accessCount = Integer.parseInt(count);
if (accessCount < limit) {
redisTemplate.opsForValue().increment(key);
} else {
response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
return false;
}
}
}
}
return true;
}
}
总结
通过以上步骤,我们成功地利用Spring Boot 3中的自定义注解、拦截器和Redis实现了高并发接口限流。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-860390.html
这种方式能够有效地保护系统免受高并发请求的影响,保障系统的稳定性和可靠性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860390.html
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