秒杀系统之二:接口限流(令牌桶和漏斗算法)

2020-09-30  本文已影响0人  徒手說梦话

3. 接口限流

限流:是对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机

3.1 接口限流

在面临高并发的抢购请求时,我们如果不对接口进行限流,可能会对后台系统造成极大的压力。大量的请求抢购成功时需要调用下单的接口,过多的请求打到数据库会对系统的稳定性造成影响。

3.2 如何解决接口限流

常用的限流算法有令牌桶和和漏桶(漏斗算法),而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存降级限流

3.3 令牌桶和漏斗算法

image-20200401091230233.png

3.4 令牌桶简单使用

1. 项目中引入依赖
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.2-jre</version>
</dependency>
2. 令牌桶算法的基本使用
public class StockController {
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    //创建令牌桶实例
    private RateLimiter rateLimiter =  RateLimiter.create(40);

    @GetMapping("sale")
    public String sale(Integer id){
        //1.没有获取到token请求一直知道获取到token 令牌
        //log.info("等待的时间: "+  rateLimiter.acquire());

        //2.设置一个等待时间,如果在等待的时间内获取到了token 令牌,则处理业务,如果在等待时间内没有获取到响应token则抛弃
        if(!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)){
            System.out.println("当前请求被限流,直接抛弃,无法调用后续秒杀逻辑....");
            return "抢购失败!";
        }
        System.out.println("处理业务.....................");
        return "抢购成功";
    }
}

3.5使用令牌桶算法实现乐观锁+限流

1. 使用令牌桶改造controller实现乐观锁+限流
 //开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
    @GetMapping("killtoken")
    public String killtoken(Integer id){
        System.out.println("秒杀商品的id = " + id);
        //加入令牌桶的限流措施
        if(!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)){
            log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
            return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
        }
        try {
            //根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
            int orderId = orderService.kill(id);
            return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return e.getMessage();
        }
    }

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