請求限流

Map<String,String> 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);
        }

因而加一個簡單的請求限流 順便學習相關技能

先引用相關jar包

<dependency>
  <groupId>io.github.forezp</groupId>
  <artifactId>distributed-limit-core</artifactId>
  <version>1.0.2</version>
</dependency>

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

limit.type: local

須要限流的Controller方法上添加註解

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

完事... 能達到需求了就ok
這裏限流針對的是單個請求的簡單限流，最好仍是針對ip作限流

其餘限流方式
令牌桶算法：

說實話沒理解...

public class RateLimiterDemo {
    private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
 
    public static void exec() {
        limiter.acquire(1);
        try {
            // 處理核心邏輯
            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("請求過多！"+System.currentTimeMillis()/1000);
        } else {
            count.incrementAndGet();
            try {
                //處理核心邏輯
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                System.out.println("--"+System.currentTimeMillis()/1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                count.decrementAndGet();
            }
        }
    }
}

記錄下代碼，方面下次使用。

詳情請閱讀原做者：點我