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百度架构师分享：通过分布式系统解决限流问题( 二 )

分布式系统


PS: Lua脚本放置在classpath下，通过ClassPathResource进行加载 。
这里我们定义了一个切点，表示只要注解了@RateLimiter 的方法，均可以触发限流操作 。
这段代码的逻辑为，获取 @RateLimiter 注解配置的属性：key、limit、expire，并通过redisTemplate.execute(RedisScriptscript,Listkeys,Object…args) 方法传递给Lua脚本进行限流相关操作，逻辑很清晰 。
这里我们定义如果脚本返回状态为0则为触发限流，1表示正常请求 。
5. Lua脚本
这里是我们整个限流操作的核心，通过执行一个Lua脚本进行限流的操作 。脚本内容如下
逻辑很通俗，我简单介绍下 。
1、首先脚本获取Java代码中传递而来的要限流的模块的key，不同的模块key值一定不能相同，否则会覆盖！2、redis.call(‘incr’, key1)对传入的key做incr操作，如果key首次生成，设置超时时间ARGV[1]；（初始值为1） 3、ttl是为防止某些key在未设置超时时间并长时间已经存在的情况下做的保护的判断；4、每次请求都会做+1操作，当限流的值val大于我们注解的阈值，则返回0表示已经超过请求限制，触发限流 。否则为正常请求 。
当过期后，又是新的一轮循环，整个过程是一个原子性的操作，能够保证单位时间不会超过我们预设的请求阈值 。
到这里我们便可以在项目中进行测试 。
测试
这里我贴一下核心代码，我们定义一个接口，并注解@RateLimiter(key=“ratedemo:1.0.0”,limit=5,expire=100) 表示模块ratedemo:sendPayment:1.0.0 在100s内允许通过5个请求，这里的参数设置是为了方便看结果 。实际中，我们通常会设置1s内允许通过的次数 。
我们通过RestClient请求接口，日志返回如下：
根据日志能够看到，正常请求5次后，返回限流触发，说明我们的逻辑生效，对前端而言也是可以看到false标记，表明我们的Lua脚本限流逻辑是正确的，这里具体返回什么标记需要调用方进行明确的定义 。
总结
我们通过Redis的incr及expire功能特性，开发定义了一套基于注解的分布式限流操作，核心逻辑基于Lua保证了原子性 。达到了很好的限流的目的，生产上，可以基于该特点进行定制自己的限流组件，当然你可以参考本文的代码，相信你写的一定比我的demo更好！




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