redis redisson 限流器的实例(RRateLimiter)

 更新时间:2021年07月03日 11:47:02   作者:o_瓜田李下_o  
这篇文章主要介绍了redis redisson 限流器的实例(RRateLimiter),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

redis redisson 限流器实例

作用:限制一段时间内对数据的访问数量

相关接口

RRateLimiter

public interface RRateLimiter extends RRateLimiterAsync, RObject { 
    boolean trySetRate(RateType var1, long var2, long var4, RateIntervalUnit var6);
                              //设置访问速率,var2为访问数,var4为单位时间,var6为时间单位 
    void acquire();           //访问数据
    void acquire(long var1);  //占var1的速度计算值 
    boolean tryAcquire();                                    //尝试访问数据
    boolean tryAcquire(long var1);                           //尝试访问数据,占var1的速度计算值
    boolean tryAcquire(long var1, TimeUnit var3);            //尝试访问数据,设置等待时间var3
    boolean tryAcquire(long var1, long var3, TimeUnit var5); //尝试访问数据,占数据计算值var1,设置等待时间var3 
    RateLimiterConfig getConfig();
}

RateType:速度类型

public enum RateType {
    OVERALL,             //所有客户端加总限流
    PER_CLIENT;          //每个客户端单独计算流量
 
    private RateType() {
    }
}

RateInternalUnit:速度单位

public enum RateIntervalUnit {
    MILLISECONDS {
        public long toMillis(long value) {
            return value;
        }
    },
    SECONDS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.SECONDS.toMillis(value);
        }
    },
    MINUTES {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.MINUTES.toMillis(value);
        }
    },
    HOURS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.HOURS.toMillis(value);
        }
    },
    DAYS {
        public long toMillis(long value) {
            return TimeUnit.DAYS.toMillis(value);
        }
    };
 
    private RateIntervalUnit() {
    } 
    public abstract long toMillis(long var1);
}

示例

public class MyTest8 { 
    public static void main(String[] args){
        Config config=new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.57.120:6379").setPassword("123456");
        RedissonClient client= Redisson.create(config);
 
        RRateLimiter rateLimiter=client.getRateLimiter("rate_limiter");
        rateLimiter.trySetRate(RateType.PER_CLIENT,5,2, RateIntervalUnit.MINUTES); 
        ExecutorService executorService= Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i=0;i<10;i++){
            executorService.submit(()->{
               try{
                   rateLimiter.acquire();
                   System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getId()+"进入数据区:"+System.currentTimeMillis());
               }catch (Exception e){
                   e.printStackTrace();
               }
            });
        }
    }
}

控制台输出

线程49进入数据区:1574672546522
线程55进入数据区:1574672546522
线程56进入数据区:1574672546526
线程50进入数据区:1574672546523
线程48进入数据区:1574672546523

线程51进入数据区:1574672666627
线程53进入数据区:1574672666627
线程54进入数据区:1574672666627
线程57进入数据区:1574672666628
线程52进入数据区:1574672666628
说明:两分钟之内最多只有5个线程在执行

分布式限流redission RRateLimiter使用及原理

前提:

最近公司在做有需求在做分布式限流,调研的限流框架大概有

  • 1、spring cloud gateway集成redis限流,但属于网关层限流
  • 2、阿里Sentinel,功能强大、带监控平台
  • 3、srping cloud hystrix,属于接口层限流,提供线程池与信号量两种方式
  • 4、其他:redission、手撸代码

实际需求情况属于业务端限流,redission更加方便,使用更加灵活,下面介绍下redission分布式限流如何使用及原理:

一、使用

使用很简单、如下

// 1、 声明一个限流器
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
 
// 2、 设置速率,5秒中产生3个令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);
 
// 3、试图获取一个令牌,获取到返回true
rateLimiter.tryAcquire(1)

二、原理

1、getRateLimiter

// 声明一个限流器 名称 叫key
redissonClient.getRateLimiter(key)

2、trySetRate

trySetRate方法跟进去底层实现如下:

@Override
    public RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);"
              + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);"
              + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);",
                Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());
    }

举个例子,更容易理解:

比如下面这段代码,5秒中产生3个令牌,并且所有实例共享(RateType.OVERALL所有实例共享、RateType.CLIENT单实例端共享)

trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);

那么redis中就会设置3个参数:

hsetnx,key,rate,3
hsetnx,key,interval,5
hsetnx,key,type,0

接着看tryAcquire(1)方法:底层源码如下

private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');"  //1
              + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');"  //2
              + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3
              + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4
              
              + "local valueName = KEYS[2];" //5
              + "if type == 1 then "
                  + "valueName = KEYS[3];" //6
              + "end;"
              
              + "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7
              + "if currentValue ~= false then " 
                     + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8
                         + "return redis.call('pttl', valueName); "
                     + "else "
                         + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9
                         + "return nil; "
                     + "end; "
              + "else " //10
                     + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); " 
                     + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "
                     + "return nil; "
              + "end;",
                Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()), 
                value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
    }

第1、2、3备注行是获取上一步set的3个值:rate、interval、type,如果这3个值没有设置,直接返回rateLimiter没有被初始化。

第5备注行声明一个变量叫valueName 值为KEYS[2],KEYS[2]对应的值是getValueName()方法,getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我们设置的key;如果type=1,表示全局共享,那么valueName 的值改为取KEYS[3],KEYS[3]对应的值为getClientValueName(),查看getClientValueName()源码:

String getClientValueName() {
        return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
   }

ConnectionManager().getId()如下:

public interface ConnectionManager {    
    UUID getId(); 
    省略...
}

这个getId()是每个客户端初始化的时候生成的UUID,即每个客户端的getId是唯一的,这也就验证了trySetRate方法中RateType.ALL与RateType.PER_CLIENT的作用。

  • 接着看第7标准行,获取valueName对应的值currentValue;首次获取肯定为空,那么看第10标准行else的逻辑
  • set valueName 3 px 5,设置key=valueName value=3 过期时间为5秒
  • decrby valueName 1,将上面valueName的值减1
  • 那么如果第二次访问,第7标注行返回的值存在,将会走第8标注行,紧接着走如下判断
  • 如果当前valueName的值也就是3,小于要获得的令牌数量(tryAcquire方法中的入参),那么说明当前时间内(key的有效期5秒内),令牌的数量已经被用完,返回pttl(key的剩余过期时间);反之说明桶中有足够的令牌,获取之后将会把桶中的令牌数量减1,至此结束。

总结:

redission分布式限流采用令牌桶思想和固定时间窗口,trySetRate方法设置桶的大小,利用redis key过期机制达到时间窗口目的,控制固定时间窗口内允许通过的请求量。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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