面试题：谈谈为什么要限流，有哪些限流方案？

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一、限流操作：

为什么限流
是防止用户恶意刷新接口，因为部署在外部服务器，并且我们采用websocket的接口实现的，公司没有对硬件升级，导致程序时长崩溃，为了解决这个问题，请教公司的大佬，提出一个方案，限流操作。

但是最后找到原因所在，解决了，吞吐量1万6左右，用的测试服务器，进行测试的，我开发的笔记本进行压测，工具是Jmeter，结果我的电脑未响应，卡了，服务器还没有挂。

限流方法

常见的限流：

• Netflix的hystrix
• 阿里系开源的sentinel
• 说白了限流，为了处理高并发接口那些方式：队列，线程，线程池，消息队列、 kafka、中间件、sentinel：直接拒绝、Warm Up、匀速排队等

技术层面：

• 判断是否有相同的请求，可以通过自身缓存挡住相同请求
• 用负载均衡，比如nginx
• 用缓存数据库，把热点数据get到缓存中，redis，ES
• 善于使用连接池。面试题整理好了，关注公众号后端面试那些事，回复：2022面经，即可获取

业务层面：

• 加入交互，排队等待

二、应用级别限流与限流实现：

方法一、使用google的guava，令牌桶算法实现：平滑突发限流 ( SmoothBursty) 、平滑预热限流 ( SmoothWarmingUp) 实现

<!--Java项目广泛依赖 的核心库-->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>23.0</version>
</dependency>
package com.citydo.dialogue.controller;

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Collections;

@RestController
public class HomeController {

    // 这里的1表示每秒允许处理的量为10个
     private RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0);
    //RateLimiter.create(doublepermitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit);
    //RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5, 1000,  TimeUnit.MILLISECONDS);
    //permitsPerSecond: 表示 每秒新增 的令牌数
    // warmupPeriod: 表示在从 冷启动速率 过渡到 平均速率 的时间间隔
  

    @GetMapping("/test/{name}")
    public String Test(@PathVariable("name") String name){
        // 请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞
        final double acquire = limiter.acquire();
        System.out.println("--------"+acquire);
        //判断double是否为空或者为0
        if(acquire>=(-1e-6)&&acquire<=(1e-6)){
            return name;
        }else{
            return "操作太频繁";
        }
    }
}

这个有点类似与QPS流量控制：

• 当 QPS 超过某个阈值的时候，则采取措施进行流量控制。
  直接拒绝：
• 方式是默认的流量控制方式，当QPS超过任意规则的阈值后，新的请求就会被立即拒绝，拒绝方式为抛出Exception或者返回值404。这种方式适用于对系统处理能力确切已知的情况下，比如通过压测确定了系统的准确水位时。

方法二、请求一次redis增加1，key可以是IP+时间或者一个标识+时间，没有就创建，需要设置过期时间

设置拦截器：

package com.citydo.dialogue.config;

import com.citydo.dialogue.service.AccessLimitInterceptor;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ViewControllerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurationSupport;

/**
 * 拦截器配置
 * @author nick
 */

@Configuration
public class InterceptorConfig extends WebMvcConfigurationSupport {

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        //addPathPatterns 添加拦截规则
        registry.addInterceptor(new AccessLimitInterceptor())
                //添加需要拦截请求的路径
                .addPathPatterns("/**");
               //swagger2 放行 .excludePathPatterns("/swagger-resources/**", "/webjars/**", "/v2/**", "/swagger-ui.html/**");
               //.excludePathPatterns("/*")
               //去除拦截请求的路径
    }

    @Override
    public void addViewControllers(ViewControllerRegistry registry) {
        registry.addViewController("/");
    }
}

拦截方法

package com.citydo.dialogue.service;

import com.citydo.dialogue.entity.AccessLimit;
import com.citydo.dialogue.utils.IpUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.method.HandlerMethod;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;

import javax.servlet.ServletOutputStream;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {

    //使用RedisTemplate操作redis

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
            Method method = handlerMethod.getMethod();
            if (!method.isAnnotationPresent(AccessLimit.class)) {
                return true;
            }
            AccessLimit accessLimit = method.getAnnotation(AccessLimit.class);
            if (accessLimit == null) {
                return true;
            }
            int limit = accessLimit.limit();
            int sec = accessLimit.sec();
            String key = IpUtil.getIpAddr(request) + request.getRequestURI();
            //资源唯一标识
            String formatDate=new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmm").format(new Date());
            //String key="request_"+formatDate;
            Integer maxLimit = redisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (maxLimit == null) {
                //set时一定要加过期时间
                redisTemplate.opsForValue().set(key, 1, sec, TimeUnit.SECONDS);
            } else if (maxLimit < limit) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, maxLimit + 1, sec, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                output(response, "请求太频繁!");
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public void output(HttpServletResponse response, String msg) throws IOException {
        response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
        ServletOutputStream outputStream = null;
        try {
            outputStream = response.getOutputStream();
            outputStream.write(msg.getBytes("UTF-8"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            outputStream.flush();
            outputStream.close();
        }
    }

    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {

    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {

    }
}

可以设置成注解，当然也可以直接添加参数。

package com.citydo.dialogue.entity;

import java.lang.annotation.*;

@Inherited
@Documented
@Target({ElementType.FIELD,ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AccessLimit {
    //标识 指定sec时间段内的访问次数限制
    int limit() default 5;
    //标识 时间段
    int sec() default 5;
}

redis编写配置

package com.citydo.dialogue.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * 解决redis乱码问题
 * 解决配置问题
 * @author nick
 */
@Configuration
public class RedisConfig {
    /**
     * 此方法解决存储乱码
     */
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<Object, Object>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

方法三、分布式限流，分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，而解决方案可以使用redis+lua或者nginx+lua技术进行实现

方法四、可以使用池化技术来限制总资源数：连接池、线程池。比如分配给每个应用的数据库连接是 100，那么本应用最多可以使用 100 个资源，超出了可以 等待 或者 抛异常

方法五、限流总并发/连接/请求数

如果你使用过 Tomcat，其 Connector 其中一种配置有如下几个参数

• maxThreads: Tomcat 能启动用来处理请求的 最大线程数，如果请求处理量一直远远大于最大线程数，可能会僵死。
• maxConnections: 瞬时最大连接数，超出的会 排队等待。
• acceptCount: 如果 Tomcat 的线程都忙于响应，新来的连接会进入 队列排队，如果 超出排队大小，则 拒绝连接。

方法六、限流某个接口的总并发/请求数，使用 Java 中的 AtomicLong

示意代码：

try{
    if(atomic.incrementAndGet() > 限流数) {
        //拒绝请求
    } else {
        //处理请求
    }
} finally {
    atomic.decrementAndGet();
}

方法七、 限流某个接口的时间窗请求数使用 Guava 的 Cache

示意代码：

LoadingCache counter = CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
    .build(newCacheLoader() {
        @Override
        public AtomicLong load(Long seconds) throws Exception {
            return newAtomicLong(0);
        }
    });
longlimit =1000;
while(true) {
    // 得到当前秒
    long currentSeconds = System.currentTimeMillis() /1000;
    if(counter.get(currentSeconds).incrementAndGet() > limit) {
        System.out.println("限流了: " + currentSeconds);
        continue;
    }
    // 业务处理
}

不管哪种目的是为了，进行限流操作。