Java Redisson多策略注解限流

目录
  • 前言
  • 自定义注解
  • 定义限流类型
  • 生成key的工具类
  • 定义aop具体逻辑

前言

限流:使用Redisson的RRateLimiter进行限流多策略:map+函数式接口优化if判断

限流:使用Redisson的RRateLimiter进行限流

多策略:map+函数式接口优化if判断

自定义注解

/**
 * aop限流注解
 */
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface RedisLimit {

    String prefix() default "rateLimit:";

    //限流唯一标示
    String key() default "";

    //限流单位时间(单位为s)
    int time() default 1;

    //单位时间内限制的访问次数
    int count();

    //限流类型
    LimitType type() default LimitType.CUSTOM;

}

定义限流类型

public enum LimitType {

    /**
     * 自定义key
     */
    CUSTOM,

    /**
     * 请求者IP
     */
    IP,

    /**
     * 方法级别限流
     * key = ClassName+MethodName
     */
    METHOD,

    /**
     * 参数级别限流
     * key = ClassName+MethodName+Params
     */
    PARAMS,

    /**
     * 用户级别限流
     * key = ClassName+MethodName+Params+UserId
     */
    USER,

    /**
     * 根据request的uri限流
     * key = Request_uri
     */
    REQUEST_URI,

    /**
     * 对requesturi+userId限流
     * key = Request_uri+UserId
     */
    REQUESTURI_USERID,

    /**
     * 对userId限流
     * key = userId
     */
    SINGLEUSER,

    /**
     * 对方法限流
     * key = ClassName+MethodName
     */
    SINGLEMETHOD,

    /**
     * 对uri+params限流
     * key = uri+params
     */
    REQUEST_URI_PARAMS,

    /**
     * 对uri+params+userId限流
     * key = uri+params+userId
     */
    REQUEST_URI_PARAMS_USERID;

}

生成key的工具类

根据类型生成锁的对象(key)的工具类,使用map+函数式接口优化if,其中BaseContext是一个获取用户唯一标识userId的工具类

@Component
public class ProceedingJoinPointUtil {
    @Autowired
    private HttpServletRequest request;

    private Map<LimitType, Function<ProceedingJoinPoint,String>> functionMap = new HashMap<>(9);

    @PostConstruct
    void initMap(){
        //初始化策略
        functionMap.put(LimitType.METHOD, this::getMethodTypeKey);
        functionMap.put(LimitType.PARAMS, this::getParamsTypeKey);
        functionMap.put(LimitType.USER, this::getUserTypeKey);
        functionMap.put(LimitType.REQUEST_URI,proceedingJoinPoint ->
                request.getRequestURI());
        functionMap.put(LimitType.REQUESTURI_USERID, proceedingJoinPoint ->
                request.getRequestURI()+BaseContext.getUserId());
        functionMap.put(LimitType.REQUEST_URI_PARAMS,proceedingJoinPoint ->
                request.getRequestURI()+getParams(proceedingJoinPoint));
        functionMap.put(LimitType.REQUEST_URI_PARAMS_USERID,proceedingJoinPoint ->
                request.getRequestURI()+getParams(proceedingJoinPoint)+BaseContext.getUserId());
        functionMap.put(LimitType.SINGLEUSER,(proceedingJoinPoint)->
                String.valueOf(BaseContext.getUserId()));
        functionMap.put(LimitType.SINGLEMETHOD,(proceedingJoinPoint -> {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            appendMthodName(proceedingJoinPoint,sb);
            return sb.toString();
        }));
    }

    public Object getKey(ProceedingJoinPoint joinPoint, RedisLimit redisLimit) {
        //根据限制类型生成key
        Object generateKey = "";
        //自定义
        if(redisLimit.type() != LimitType.CUSTOM){
            generateKey = generateKey(redisLimit.type(), joinPoint);
        }else {
            //非自定义
            generateKey = redisLimit.key();
        }
        return generateKey;
    }

    /**
     * 根据LimitType生成key
     * @param type
     * @param joinPoint
     * @return
     */
    private Object generateKey(LimitType type , ProceedingJoinPoint joinPoint) {
        Function function = functionMap.get(type);
        Object result = function.apply(joinPoint);
        return result;
    }

    /**
     * 方法级别
     * key = ClassName+MethodName
     * @param joinPoint
     * @return
     */
    private String getMethodTypeKey(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        appendMthodName(joinPoint, sb);
        return sb.toString();
    }

    /**
     * 参数级别
     * key = ClassName+MethodName+Params
     * @param joinPoint
     * @return
     */
    private String getParamsTypeKey(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        appendMthodName(joinPoint, sb);
        appendParams(joinPoint, sb);
        return sb.toString();
    }

    /**
     * 用户级别
     * key = ClassName+MethodName+Params+UserId
     */
    private String getUserTypeKey(ProceedingJoinPoint joinPoint){
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        appendMthodName(joinPoint, sb);
        appendParams(joinPoint, sb);
        //获取userId
        appendUserId(sb);
        return sb.toString();
    }

    /**
     * StringBuilder添加类名和方法名
     * @param joinPoint
     * @param sb
     */
    private void appendMthodName(ProceedingJoinPoint joinPoint, StringBuilder sb) {
        Signature signature = joinPoint.getSignature();
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) signature;
        Method method = methodSignature.getMethod();
        sb.append(joinPoint.getTarget().getClass().getName())//类名
                .append(method.getName());//方法名
    }

    /**
     * StringBuilder添加方法参数值
     * @param joinPoint
     * @param sb
     */
    private void appendParams(ProceedingJoinPoint joinPoint, StringBuilder sb) {
        for (Object o : joinPoint.getArgs()) {
            sb.append(o.toString());
        }
    }
    private String getParams(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Object o : joinPoint.getArgs()) {
            if(o instanceof MultipartFile){
                try {
                    ImageTypeCheck.getImgHeightAndWidth(((MultipartFile) o).getInputStream());
                } catch (IOException e) {
                    throw new BusinessException("MultipartFile输入流获取失败,source:ProceedingJoinPointUtils.149",USER_PRINCIPAL_EMAIL);
                }
            }else {
                sb.append(o.toString());
            }
        }
        return sb.toString();
    }

    /**
     * StringBuilder添加UserId
     * @param sb
     */
    private void appendUserId(StringBuilder sb) {
        sb.append(BaseContext.getUserId());
    }
}

定义aop具体逻辑

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class RedisLimitAspect {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Autowired
    private ProceedingJoinPointUtil proceedingJoinPointUtil;

    @Pointcut("@annotation(com.cat.www.aop.limit.anno.RedisLimit)")
    private void pointCut() {
    }

    @Around("pointCut() && @annotation(redisLimit)")
    private Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RedisLimit redisLimit) {
        Object generateKey = proceedingJoinPointUtil.getKey(joinPoint, redisLimit);
        //redis key
        String key = redisLimit.prefix() +generateKey.toString();
        //声明一个限流器
        RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);

        //设置速率,time秒中产生count个令牌
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, redisLimit.count(), redisLimit.time(), RateIntervalUnit.SECONDS);

        // 试图获取一个令牌,获取到返回true
        boolean tryAcquire = rateLimiter.tryAcquire();
        if (!tryAcquire) {
            return new ResultData<>().FAILED().setResultIns("访问过于频繁");
        }
        Object obj = null;
        try {
            obj = joinPoint.proceed();
        } catch (Throwable e) {
            throw new RuntimeException();
        }

        return obj;
    }
}

到此这篇关于Java Redisson多策略注解限流的文章就介绍到这了,更多相关Java Redisson内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Java-Redis-Redisson分布式锁的功能使用及实现

    目录 前置 基础设施 功能使用和介绍 其他悲观锁的实现方式 前置 Java-Redis-Redisson配置基础上我们进行了改造,让锁的使用更加方便 基础设施 RedissonLock import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Targ

  • Java异步编程工具Twitter Future详解

    目录 异步编程(Twitter Future) 为啥要异步 基本用法 1.封装计算逻辑,异步返回. 2.异步计算结果串联异步处理 3.并行多个异步任务,统一等待结果 4.异步错误处理 Twitter包装 pom依赖 1.封装计算逻辑,异步返回 2.异步计算结果串联异步处理 3.并行多个异步任务 4.错误处理 其他用法 其他工具 异步编程(Twitter Future) 为啥要异步 异步编程有点难以理解,这东西感觉不符合常理,因为我们思考都是按照串行的逻辑,事都是一件一件办.但在异步计算的情况下,

  • Java Redis Redisson配置教程详解

    目录 需要的Maven application-redis.yml Session共享配置 其他Redisson的Config配置方式 Redisson的Config(单机版配置) Redisson的Config(哨兵版配置) Redisson的Config(主从版配置) Redisson的Config(集群模式) Redisson的Config(红锁模式) 需要的Maven <!--redis--> <dependency> <groupId>org.springfr

  • Java redisson实现分布式锁原理详解

    Redisson分布式锁 之前的基于注解的锁有一种锁是基本redis的分布式锁,锁的实现我是基于redisson组件提供的RLock,这篇来看看redisson是如何实现锁的. 不同版本实现锁的机制并不相同 引用的redisson最近发布的版本3.2.3,不同的版本可能实现锁的机制并不相同,早期版本好像是采用简单的setnx,getset等常规命令来配置完成,而后期由于redis支持了脚本Lua变更了实现原理. <dependency> <groupId>org.redisson&

  • Java编程redisson实现分布式锁代码示例

    最近由于工作很忙,很长时间没有更新博客了,今天为大家带来一篇有关Redisson实现分布式锁的文章,好了,不多说了,直接进入主题. 1. 可重入锁(Reentrant Lock) Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口,同时还支持自动过期解锁. public void testReentrantLock(RedissonClient redisson){ RLock lock = redisson.getL

  • Java并发 CompletableFuture异步编程的实现

    前面我们不止一次提到,用多线程优化性能,其实不过就是将串行操作变成并行操作.如果仔细观察,你还会发现在串行转换成并行的过程中,一定会涉及到异步化,例如下面的示例代码,现在是串行的,为了提升性能,我们得把它们并行化. // 以下两个方法都是耗时操作 doBizA(); doBizB(); //创建两个子线程去执行就可以了,两个操作已经被异步化了. new Thread(()->doBizA()) .start(); new Thread(()->doBizB()) .start(); 异步化,是

  • Java 8 的异步编程利器 CompletableFuture的实例详解

    目录 一个例子回顾Future 一个例子走进CompletableFuture CompletableFuture使用场景 创建异步任务 supplyAsync方法 runAsync方法 任务异步回调 1.thenRun/thenRunAsync 2.thenAccept/thenAcceptAsync 3.thenApply/thenApplyAsync 4.exceptionally 5.whenComplete方法 6.handle方法 多个任务组合处理 AND组合关系 OR组合的关系 区

  • Java使用Redisson分布式锁实现原理

    1. 基本用法 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.8.2</version> </dependency> Config config = new Config(); config.useClusterServers() .setScanInterval(2000) /

  • Java8新的异步编程方式CompletableFuture实现

    一. Future JDK 5引入了Future模式.Future接口是Java多线程Future模式的实现,在java.util.concurrent包中,可以来进行异步计算. Future模式是多线程设计常用的一种设计模式.Future模式可以理解成:我有一个任务,提交给了Future,Future替我完成这个任务.期间我自己可以去做任何想做的事情.一段时间之后,我就便可以从Future那儿取出结果. Future的接口很简单,只有五个方法. public interface Future<

  • Java异步非阻塞编程的几种方式总结

    1 服务端执行,最简单的同步调用方式: 缺陷: 服务端响应之前,IO会阻塞在: java.net.SocketInputStream#socketRead0 的native方法上: 2 JDK NIO & Future java 1.5之后 优点:主线程可以不用等待IO响应,可以去做点其他的,比如说再发送一个IO请求,可以等到一起返回; 缺点:主线程在等待结果返回过程中依然需要等待,没有根本解决此问题; 3 使用Callback回调方式 优点:主线程完成发送请求后,再也不用关心这个逻辑,去执行其

  • java异步编程详解

    很多时候我们都希望能够最大的利用资源,比如在进行IO操作的时候尽可能的避免同步阻塞的等待,因为这会浪费CPU的资源.如果在有可读的数据的时候能够通知程序执行读操作甚至由操作系统内核帮助我们完成数据的拷贝,这再好不过了.从NIO到CompletableFuture.Lambda.Fork/Join,java一直在努力让程序尽可能变的异步甚至拥有更高的并行度,这一点一些函数式语言做的比较好,因此java也或多或少的借鉴了某些特性.下面介绍一种非常常用的实现异步操作的方式. 考虑有一个耗时的操作,操作

  • Java 异步编程实践_动力节点Java学院整理

    什么是异步?为什么要用它? 异步编程提供了一个非阻塞的,事件驱动的编程模型. 这种编程模型利用系统中多核执行任务来提供并行,因此提供了应用的吞吐率.此处吞吐率是指在单位时间内所做任务的数量. 在这种编程方式下, 一个工作单元将独立于主应用线程而执行, 并且会将它的状态通知调用线程:成功,处理中或者失败. 我们需要异步来消除阻塞模型.其实异步编程模型可以使用同样的线程来处理多个请求, 这些请求不会阻塞这个线程.想象一个应用正在使用的线程正在执行任务, 然后等待任务完成才进行下一步. log框架就是

  • Java Redis配置Redisson的方法详解

    目录 需要的Maven application-redis.yml Session共享配置 Redisson配置 其他Redisson的Config配置方式 需要的Maven <!--redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <e

随机推荐