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这篇文章主要讲解了“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”吧！
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基于 redis 的偏业务应用的分布式限流组件，使得项目拥有分布式限流能力变得很简单。限流的场景有很多，常说的限流一般指网关限流，控制好洪峰流量，以免打垮后方应用。这里突出偏业务应用的分布式限流的原因，是因为区别于网关限流，业务侧限流可以轻松根据业务性质做到细粒度的流量控制。比如如下场景，
案例一：
有一个公开的 openApi 接口， openApi 会给接入方派发一个 appId，此时，如果需要根据各个接入方的 appId 限流，网关限流就不好做了，只能在业务侧实现
案例二：
公司内部的短信接口，内部对接了多个第三方的短信通道，每个短信通道对流量的控制都不尽相同，假设有的第三方根据手机号和短信模板组合限流，网关限流就更不好做了
以上举例的场景，通过 ratelimiter-spring-boot-starter 可以轻松解决限流问题
1、快速开始
maven
com.github.taptap ratelimiter-spring-boot-starter 1.0
gradle
implementation 'com.github.taptap:ratelimiter-spring-boot-starter:1.0'
spring.ratelimiter.enabled = true spring.ratelimiter.redis-address = redis://127.0.0.1:6379 spring.ratelimiter.redis-password = xxx
启用 ratelimiter 的配置必须加，默认不会加载。redis 相关的连接是非必须的，如果你的项目里已经使用了 Redisson ，则不用配置限流框架的 redis 连接
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s")
public String get(String name) {
return "hello";
}
}@RateLimit 注解可以添加到任意被 spring 管理的 bean 上，不局限于 controller ,service 、repository 也可以。在最基础限流功能使用上，以上三个步骤就已经完成了。@RateLimit 有两个最基础的参数，rateInterval 设置了时间窗口，rate 设置了时间窗口内允许通过的请求数量
。限流的粒度是通过限流的 key 来做的，在最基础的设置下，限流的 key 默认是通过方法名称拼出来的，规则如下：
key = RateLimiter_ + 类名 + 方法名
除了默认的 key 策略，ratelimiter-spring-boot-starter 充分考虑了业务限流时的复杂性，提供了多种方式。结合业务特征，达到更细粒度的限流控制。
默认触发限流后 程序会返回一个 http 状态码为 429 的响应，响应值如下：
{
"code":429,
"msg":"Too Many Requests"
}同时，响应的 header 里会携带一个 Retry-After 的时间值，单位 ms，用来告诉调用方多久后可以重试。当然这一切都是可以自定义的，进阶用法可以继续往下看
自定义限流 key 有三种方式，当自定义限流的 key 生效时，限流的 key 就变成了（默认的 key + 自定义的 key）。下面依次给出示例
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s")
public String get(@RateLimitKey String name) {
return "get";
}
}@RateLimitKey 注解可以放在方法的入参上，要求入参是基础数据类型，上面的例子，如果 name = kl。那么最终限流的 key 如下：
key = RateLimiter_com.taptap.ratelimiter.web.TestController.get-kl
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",keys = {"#name"})
public String get(String name) {
return "get";
}
@GetMapping("/hello")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",keys = {"#user.name","user.id"})
public String hello(User user) {
return "hello";
}
}keys 这个参数比 @RateLimitKey 注解更智能，基本可以包含 @RateLimitKey 的能力，只是简单场景下，使用起来没有 @RateLimitKey 那么便捷。keys 的语法来自 spring 的 Spel，可以获取对象入参里的属性，支持获取多个，最后会拼接起来。使用过 spring-cache 的同学可能会更加熟悉 如果不清楚 Spel 的用法，可以参考 spring-cache 的注解文档
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",customKeyFunction = "keyFunction")
public String get(String name) {
return "get";
}
public String keyFunction(String name) {
return "keyFunction" + name;
}
}当 @RateLimitKey 和 keys 参数都没法满足时，比如入参的值是一个加密的值，需要解密后根据相关明文内容限流。可以通过在同一类里自定义获取 key 的函数，这个函数要求和被限流的方法入参一致，返回值为 String 类型。返回值不能为空，为空时，会回退到默认的 key 获取策略。
spring.ratelimiter.enabled=true spring.ratelimiter.response-body=Too Many Requests spring.ratelimiter.status-code=509
添加如上配置后，触发限流时，http 的状态码就变成了 509 。响应的内容变成了 Too Many Requests 了
默认的触发限流后，限流器会抛出一个异常，限流器框架内定义了一个异常处理器来处理。自定义限流触发处理器，需要先禁用系统默认的限流触发处理器，禁用方式如下：
spring.ratelimiter.exceptionHandler.enable=false
然后在项目里添加自定义处理器，如下：
@ControllerAdvice
public class RateLimitExceptionHandler {
private final RateLimiterProperties limiterProperties;
public RateLimitExceptionHandler(RateLimiterProperties limiterProperties) {
this.limiterProperties = limiterProperties;
}
@ExceptionHandler(value = RateLimitException.class)
@ResponseBody
public String exceptionHandler(HttpServletResponse response, RateLimitException e){
response.setStatus(limiterProperties.getStatusCode());
response.setHeader("Retry-After", String.valueOf(e.getRetryAfter()));
return limiterProperties.getResponseBody();
}
}@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s",fallbackFunction = "getFallback")
public String get(String name) {
return "get";
}
public String getFallback(String name){
return "Too Many Requests" + name;
}
}这种方式实现和使用和 2.1.3、自定义 key 获取函数类似。但是多一个要求，返回值的类型需要和原限流函数的返回值类型一致，当触发限流时，框架会调用 fallbackFunction 配置的函数执行并返回
感谢各位的阅读，以上就是“如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何使用ratelimiter-spring-boot-starter限流器这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
