SpringBoot服务上实现接口限流的方法

Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器,并且带有可视化操作界面。

在日常开发中,限流功能时常被使用,用于对某些接口进行限流熔断,譬如限制单位时间内接口访问次数;或者按照某种规则进行限流,如限制ip的单位时间访问次数等。

之前我们已经讲过接口限流的工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流,很明显sentinel的功能更为全面和完善。来看一下sentinel的简介:

https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel

Sentinel 介绍

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel具有以下特征:

  • 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
  • 广泛的开源生态:Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
  • 完善的 SPI 扩展点:Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点,快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

来简单使用一下Sentinel。

Sentinel包括服务端和客户端,服务端有可视化界面,客户端需引入jar后即可和服务端通信并完成限流功能。

启动服务端的jar

https://github.com/alibaba/Sentinel/releases 在这个地址,下载release的jar,然后启动即可。

这个jar是个标准的Springboot应用,可以通过

java -jar sentinel-dashboard-1.6.0.jar来启动,这样就是默认的设置,启动在8080端口。也可以加上一些自定义配置来启动

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar。

具体配置的解释,可以到GitHub上看一下文档。

这里我们直接使用默认java -jar sentinel-dashboard-1.6.0.jar来启动,之后访问localhost:8080。可以看到界面:

输入账号密码sentinel后进入主界面

此时因为我们并没有启动客户端,所以界面是空的。

启动客户端

新建一个Springboot项目,pom如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 <parent>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
  <version>2.0.5.RELEASE</version>
  <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
 </parent>

 <groupId>com.maimeng.baobanq</groupId>
 <artifactId>baobanserver</artifactId>
 <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
 <packaging>jar</packaging>
 <name>baobanserver</name>
 <description>Demo project for Spring Boot</description>

 <properties>
  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
  <java.version>1.8</java.version>
  <spring-cloud.version>Finchley.SR1</spring-cloud.version>
 </properties>

 <dependencies>

  <dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>

  <!--sentinel-->
  <dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
  </dependency>
  <!--sentinel end-->

  <dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
   <scope>test</scope>
  </dependency>
 </dependencies>

 <dependencyManagement>
  <dependencies>
   <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
    <version>${spring-cloud.version}</version>
    <type>pom</type>
    <scope>import</scope>
   </dependency>

   <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
    <version>0.2.2.RELEASE</version>
    <type>pom</type>
    <scope>import</scope>
   </dependency>
  </dependencies>
 </dependencyManagement>

 <build>
  <plugins>
   <plugin>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
   </plugin>
  </plugins>
 </build>

</project>

需要注意引用的SpringCloud-alibaba的版本是0.2.2,当前的最新版,如果是Springboot2.x的项目,需要引0.2.x的。Springboot1.x的引0.1.x的。

Sentinel的客户端依赖也很简单,spring-cloud-starter-alibaba-sentinel加这一个引用即可。

之后在application.yml里添加server的地址配置:

spring:
 application:
 name: baobanserver
 cloud:
 sentinel:
 transport:
  dashboard: localhost:8080
 #eager: true

另外由于8080端口已被占用,自行设置一个端口,如8888.

做完这些,新建一个controller,

@RestController
public class TestController {

 @GetMapping(value = "/hello")
 public String hello() {
  return "Hello Sentinel";
 }
}

就是一个普通的controller接口。

之后启动该项目。启动后回到server的控制台界面

发现并没有什么变化。然后我们调用一下hello接口。之后再次刷新server控制台。

界面已经出现了我们的项目,并且有一堆规则。

因为Sentinel采用延迟加载,只有在主动发起一次请求后,才会被拦截并发送给服务端。如果想关闭这个延迟,就在上面的yml里把eager的注释放掉。

然后在簇点链路里hello接口的流控那里设置限流规则,将单机阈值设为1.就代表一秒内最多只能通过1次请求到达该hello接口

之后再次连续访问hello接口。

发现已经被拦截了,限流已经生效。

这样就完成了一次简单的限流操作,并且能看到各接口的QPS的统计。

最近新整理了一部分Java学习资料,需要的可以点击这份链接《Java面试BAT通关手册》加入群,欢迎各位大神来交流!覆盖了Java核心技术、JVM、Java并发、SSM、微服务、数据库、数据结构等等。

总结

到此这篇关于SpringBoot服务上实现接口限流的方法的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot接口限流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

  • 详解springboot+aop+Lua分布式限流的最佳实践

    一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤.列车的超载,存在一定的安全隐患.同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃.为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家进站的时间. 限流是保证系统高可用的重要手段!!! 由于互联网公司的流量巨大,系统上线会做一个流量峰值的评估,尤其是像各种秒杀促销活动,

  • 详解Springboot分布式限流实践

    高并发访问时,缓存.限流.降级往往是系统的利剑,在互联网蓬勃发展的时期,经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.这个时候常见的解决方案之一就是限流了,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待.排队.降级.拒绝服务等... 限流算法介绍 a.令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务. 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝. b.漏桶算法 其主要目的是控制

  • Springboot使用redis进行api防刷限流过程详解

    这篇文章主要介绍了Springboot使用redis进行api防刷限流过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 api限流的场景 限流的需求出现在许多常见的场景中 秒杀活动,有人使用软件恶意刷单抢货,需要限流防止机器参与活动 某api被各式各样系统广泛调用,严重消耗网络.内存等资源,需要合理限流 淘宝获取ip所在城市接口.微信公众号识别微信用户等开发接口,免费提供给用户时需要限流,更具有实时性和准确性的接口需要付费. api限流实

  • SpringBoot服务上实现接口限流的方法

    Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器,并且带有可视化操作界面. 在日常开发中,限流功能时常被使用,用于对某些接口进行限流熔断,譬如限制单位时间内接口访问次数:或者按照某种规则进行限流,如限制ip的单位时间访问次数等. 之前我们已经讲过接口限流的工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流,很明显sentinel的功能更为全面和完善.来看一下sentinel的简介: https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibab

  • SpringBoot基于Sentinel在服务上实现接口限流

    Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器,并且带有可视化操作界面. 在日常开发中,限流功能时常被使用,用于对某些接口进行限流熔断,譬如限制单位时间内接口访问次数:或者按照某种规则进行限流,如限制ip的单位时间访问次数等. 之前我们已经讲过接口限流的工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流,很明显sentinel的功能更为全面和完善.来看一下sentinel的简介: https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibab

  • Springboot+Redis实现API接口限流的示例代码

    添加Redis的jar包. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在application.yml中配置redis spring: ## Redis redis: database: 0 host: 127.0.0.1 p

  • 详解Springboot集成sentinel实现接口限流入门

    Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器,并且带有可视化操作界面. 在日常开发中,限流功能时常被使用,用于对某些接口进行限流熔断,譬如限制单位时间内接口访问次数:或者按照某种规则进行限流,如限制ip的单位时间访问次数等. 之前我们已经讲过接口限流的工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流,很明显sentinel的功能更为全面和完善.来看一下sentinel的简介: https://github.com/spring-cloud-incubator/spring-cloud-alibab

  • 使用SpringBoot + Redis 实现接口限流的方式

    目录 配置 限流注解 定制 RedisTemplate Lua 脚本 注解解析 接口测试 全局异常处理 Redis 除了做缓存,还能干很多很多事情:分布式锁.限流.处理请求接口幂等性...太多太多了 配置 首先我们创建一个 Spring Boot 工程,引入 Web 和 Redis 依赖,同时考虑到接口限流一般是通过注解来标记,而注解是通过 AOP 来解析的,所以我们还需要加上 AOP 的依赖,最终的依赖如下: <dependency> <groupId>org.springfra

  • SpringBoot Redis用注释实现接口限流详解

    目录 1. 准备工作 2. 限流注解 3. 定制 RedisTemplate 4. 开发 Lua 脚本 5. 注解解析 6. 接口测试 7. 全局异常处理 1. 准备工作 首先我们创建一个 Spring Boot 工程,引入 Web 和 Redis 依赖,同时考虑到接口限流一般是通过注解来标记,而注解是通过 AOP 来解析的,所以我们还需要加上 AOP 的依赖,最终的依赖如下: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</g

  • SpringBoot使用自定义注解+AOP+Redis实现接口限流的实例代码

    目录 为什么要限流 限流背景 实现限流 1.引入依赖 2.自定义限流注解 3.限流切面 4.写一个简单的接口进行测试 5.全局异常拦截 6.接口测试 为什么要限流 系统在设计的时候,我们会有一个系统的预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统有可能会被压垮,最终导致整个服务不可用.为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流. 所以,我们可以通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待

  • SpringBoot如何使用自定义注解实现接口限流

    目录 使用自定义注解实现接口限流 1.自定义限流注解 2.限流类型枚举类 3.限流 Lua 脚本 4.限流切面处理类 5.使用与测试 SpringBoot工程中限流方式 1.google的guava,令牌桶算法实现限流 2.interceptor+redis根据注解限流 使用自定义注解实现接口限流 在高并发系统中,保护系统的三种方式分别为:缓存,降级和限流. 限流的目的是通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待. 1.

  • Spring Cloud Alibaba使用Sentinel实现接口限流

    最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友 libinwalan 的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来

  • java单机接口限流处理方案详解

    对单机服务做接口限流的处理方案 简单说就是设定某个接口一定时间只接受固定次数的请求,比如/add接口1秒最多接收100次请求,多的直接拒绝,这个问题很常见,场景也好理解,直接上代码: /** * 单机限流 */ @Slf4j public class FlowLimit { //接口限流上限值和限流时间缓存 private static Cache<String, AtomicLong> localCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(10

随机推荐