如何实现springboot+aop+Lua分布式限流-创新互联

小编这次要给大家分享的是如何实现springboot+aop+Lua分布式限流，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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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，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内（这个时间段是毫秒级的）系统不可用，一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS，假设系统每秒的流量阈值是1000，理论上一秒内有第1001个请求进来时，那么这个请求就会被限流。

二、限流方案

1、计数器

Java内部也可以通过原子类计数器AtomicInteger、Semaphore信号量来做简单的限流。

// 限流的个数
  private int maxCount = 10;
  // 指定的时间内
  private long interval = 60;
  // 原子类计数器
  private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
  // 起始时间
  private long startTime = System.currentTimeMillis();

  public boolean limit(int maxCount, int interval) {
    atomicInteger.addAndGet(1);
    if (atomicInteger.get() == 1) {
      startTime = System.currentTimeMillis();
      atomicInteger.addAndGet(1);
      return true;
    }
    // 超过了间隔时间，直接重新开始计数
    if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
      startTime = System.currentTimeMillis();
      atomicInteger.set(1);
      return true;
    }
    // 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数
    if (atomicInteger.get() > maxCount) {
      return false;
    }
    return true;
  }

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标题名称：如何实现springboot+aop+Lua分布式限流-创新互联
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