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2025年08月16日

Spring Boot3 中实现单节点限流操作全解析

在当今互联网应用的高并发环境下，保证系统的稳定性和可靠性至关重要。对于互联网软件开发人员而言，掌握有效的限流技术是应对高并发挑战的必备技能。在 Spring Boot3 框架中，实现单节点限流有着多种行之有效的方式，本文将为大家详细剖析。

限流的重要性

在深入探讨 Spring Boot3 的限流实现之前，我们先来明确限流的重要性。随着业务的发展，应用程序可能会面临瞬间大量请求的冲击。想象一下，在一场热门商品的抢购活动中，无数用户同时点击购买按钮，大量请求如潮水般涌来。如果系统没有任何限流措施，服务器资源可能会在短时间内被耗尽，导致系统响应缓慢甚至崩溃。这不仅会严重影响用户体验，还可能给企业带来巨大的经济损失。

限流的核心目的就是保护系统资源，确保在高并发情况下，系统仍能正常运行，为用户提供稳定可靠的服务。通过合理限制请求的速率或并发量，将系统负载控制在一个可承受的范围内，避免因过载而引发的各种问题。

Spring Boot3 中常见的限流实现方式

（一）基于 Guava 的 RateLimiter 限流

Guava 是 Google 开源的一款 Java 工具包，其中的 RateLimiter 类基于令牌桶算法实现了流量控制，使用非常方便。令牌桶算法的基本原理是系统以固定速率生成令牌，并将令牌放入桶中。当请求到达时，尝试从桶中获取令牌，如果桶中有足够的令牌，则请求通过；否则，请求被限流。

在 Spring Boot3 项目中使用 Guava 的 RateLimiter 进行限流，首先需要在 pom.xml 文件中引入 Guava 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>32.1.2-jre</version>
</dependency>

然后，在需要限流的代码中创建 RateLimiter 实例，并设置每秒生成的令牌数。例如，设置每秒生成 10 个令牌：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class LimitController {
    // 设置每秒生成10个令牌
    private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);

    @GetMapping("/limit")
    public String limit() {
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 获取到令牌，处理请求
            return "请求处理成功";
        } else {
            // 未获取到令牌，返回限流提示
            return "请求过于频繁，请稍后再试";
        }
    }
}

在上述代码中，tryAcquire()方法会尝试从令牌桶中获取一个令牌。如果获取成功，说明请求在限流范围内，可以正常处理；如果获取失败，则表示请求过于频繁，需要返回限流提示。

这种方式的优点是实现简单，性能较高，适用于单机应用场景。但它也有一定的局限性，由于令牌桶是基于内存的，在分布式环境下，各个节点的令牌桶相互独立，无法实现全局统一的限流。

（二）基于自定义注解、拦截器和 Redis 的限流

这种方式通过自定义注解标记需要限流的接口，利用拦截器在请求到达控制器之前进行限流检查，并借助 Redis 存储和管理请求数据，从而实现动态的限流控制。

创建自定义注解

首先，创建一个自定义注解RateLimit，用于标记需要限流的接口方法：

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int value() default 100; // 默认限流阈值为100
    int seconds() default 60; // 默认时间窗口为60秒
}

在这个注解中，value()表示在指定时间窗口内允许的最大请求数，seconds()表示时间窗口的大小。

实现拦截器

接着，编写一个拦截器RateLimitInterceptor，用于拦截被@RateLimit注解标记的接口，并进行限流处理：

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RateLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (handler.getClass().isAssignableFrom(org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.class)) {
            RateLimit accessLimit = ((org.springframework.web.method.HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(RateLimit.class);
            if (accessLimit != null) {
                int limit = accessLimit.value();
                int seconds = accessLimit.seconds();
                String key = request.getRequestURI();
                String count = redisTemplate.opsForValue().get(key);
                if (count == null) {
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", seconds, TimeUnit.SECONDS);
                } else {
                    int accessCount = Integer.parseInt(count);
                    if (accessCount < limit) {
                        redisTemplate.opsForValue().increment(key);
                    } else {
                        response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
                        return false;
                    }
                }
            }
        }
        return true;
    }

    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    }
}

在preHandle方法中，首先判断当前请求的方法是否被@RateLimit注解标记。如果是，则从注解中获取限流阈值和时间窗口，然后根据请求的 URI 作为键，从 Redis 中获取当前请求的访问次数。如果访问次数为空，说明是第一次请求，将其设置为 1，并设置过期时间为指定的时间窗口。如果访问次数小于限流阈值，则将访问次数加 1；否则，返回 HTTP 429 Too Many Requests 状态码，表示请求过于频繁，被限流。

注册拦截器

在 Spring Boot 的配置类中注册拦截器，使拦截器生效：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new RateLimitInterceptor())
               .addPathPatterns("/**");
    }
}

上述代码将RateLimitInterceptor拦截器注册到 Spring MVC 的拦截器链中，并对所有请求路径进行拦截。

Redis 实现限流

通过 Redis 来存储和统计请求次数，利用 Redis 的原子操作确保在高并发情况下数据的准确性。在拦截器中，使用redisTemplate.opsForValue().get(key)获取当前请求的访问次数，使用redisTemplate.opsForValue().increment(key)增加访问次数，使用redisTemplate.opsForValue().set(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS)设置访问次数和过期时间。

这种基于自定义注解、拦截器和 Redis 的限流方式，具有较高的灵活性，可以根据不同的接口需求设置不同的限流规则。同时，由于使用了 Redis，能够在分布式环境下实现统一的限流控制。但它也增加了系统的复杂度，需要额外配置和维护 Redis。

基于 AOP 的限流

AOP（面向切面编程）是一种强大的编程思想，它可以将横切关注点（如日志记录、事务管理、限流等）从业务逻辑中分离出来，以提高代码的可维护性和可扩展性。在 Spring Boot3 中，我们可以利用 AOP 实现限流功能。

定义限流注解

首先，定义一个限流注解@RateLimit，与前面基于拦截器的方式类似：

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int limit() default 10; // 默认限制次数
    int period() default 1; // 默认时间范围（秒）
}

创建 AOP 切面类

然后，创建一个 AOP 切面类RateLimitAspect，用于拦截带有@RateLimit注解的方法，并实现限流逻辑：

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Around("@annotation(rateLimit)")
    public Object checkRateLimit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
        org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature signature = (org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        java.lang.reflect.Method method = signature.getMethod();
        String key = "rate_limit:" + method.getName();
        Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
        if (count == 1) {
            redisTemplate.expire(key, rateLimit.period(), TimeUnit.SECONDS);
        }
        if (count > rateLimit.limit()) {
            throw new RuntimeException("访问太频繁，请稍后再试");
        }
        return joinPoint.proceed();
    }
}

在checkRateLimit方法中，通过@Around注解拦截带有@RateLimit注解的方法。首先获取方法的签名，生成一个唯一的键key，用于在 Redis 中存储和统计该方法的调用次数。然后使用redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1)增加调用次数，如果是第一次调用，则设置该键的过期时间为指定的时间范围。最后判断调用次数是否超过了限流阈值，如果超过则抛出异常，表示访问太频繁，被限流；否则，继续执行被拦截的方法。

使用注解限流

在需要限流的控制器方法上添加@RateLimit注解：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/test")
    @RateLimit(limit = 10, period = 60)
    public String test() {
        return "访问成功";
    }
}

上述代码表示/test接口在 60 秒内最多允许被访问 10 次。

基于 AOP 的限流方式，将限流逻辑与业务逻辑完全分离，代码更加简洁、优雅，易于维护和扩展。它同样依赖 Redis 来存储和统计调用次数，因此也适用于分布式环境。

选择合适的限流方式

在实际项目中，如何选择合适的限流方式呢？这需要综合考虑多个因素。

如果是单机应用，且对性能要求较高，实现简单，那么基于 Guava 的 RateLimiter 限流方式是一个不错的选择。它不需要额外的外部依赖，直接在应用内部实现限流，性能损耗较小。

如果是分布式系统，需要实现全局统一的限流控制，那么基于自定义注解、拦截器和 Redis 的限流方式或者基于 AOP 的限流方式更为合适。这两种方式都借助 Redis 存储和管理请求数据，能够在多个节点之间共享限流信息，确保整个系统的限流规则一致。其中，基于 AOP 的方式在代码结构上更加清晰，将限流逻辑以切面的形式独立出来，与业务代码解耦，更便于维护和扩展；而基于自定义注解和拦截器的方式则更加直观，易于理解和实现。

此外，还需要考虑系统的复杂度和资源消耗。引入 Redis 会增加系统的部署和维护成本，同时也会带来一定的网络开销。因此，在选择限流方式时，要根据项目的实际情况，权衡利弊，做出最合适的决策。

总结

在 Spring Boot3 中实现单节点限流操作，有多种方式可供选择，每种方式都有其特点和适用场景。通过合理运用限流技术，可以有效保护系统资源，提升系统的稳定性和可靠性，为用户提供更好的服务体验。希望本文介绍的内容能够帮助广大互联网软件开发人员在实际项目中顺利实现限流功能，应对高并发带来的挑战。在不断发展的互联网技术领域，持续学习和掌握新的技术和方法，是我们保持竞争力的关键。让我们一起努力，打造更加高效、稳定的互联网应用系统。

标签：springboot3.1 

作者:alicucu , 分类:技术文章 , 浏览:12 , 评论:0

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