本模块主要实现对服务请求的限流，通过策略模式加载不同配置类型的限流实现，目前的限流算法是固定窗口限流算法(计数器),
一定时间内达到限流上限则限制访问。
参考文档：
4种经典限流算法讲解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/376564740
架构之高并发：限流 https://www.pdai.tech/md/arch/arch-y-ratelimit.html
- 固定窗口限流算法
- 滑动窗口限流算法
- 漏桶算法
- 令牌桶算法
- 限流实现：
- 注解限流：
@CurrentLimiting，通过注解添加限流场景、策略、限流上限等参数 - 动态限流：
LimitFilter，通过其中的静态方法，动态添加、删除、查看、初始化限流请求
- 注解限流：
- 限流场景
SceneStrategy：全局限流、IP限流 - 限流计数器
CountStrategy：本地缓存、Redis(单机) - 限流策略
LimitingStrategy：秒、分、时、天、周、月、年
- 目前是发布在github个人仓库，引用时需要添加 github 仓库
<repositories>
<!-- github -->
<repository>
<id>github</id>
<!-- https://raw.github.com/用户名/仓库名/分支名 -->
<url>https://raw.github.com/xuzhou-99/mvn-repo/main</url>
<snapshots>
<enabled>true</enabled>
<updatePolicy>always</updatePolicy>
</snapshots>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<!--altaria 限流组件-->
<dependency>
<groupId>cn.altaria</groupId>
<artifactId>currentLimiting</artifactId>
<version>0.0.2-SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies># ------------------------ 限流配置 ---------------------------- #
security:
limit:
# 限流是否开启
enable: true
# 限流计数器策略，支持cache(本地)，redis
count-strategy: redis
spring:
# -------------- redis配置，如果想使用redis模式，则配置------------#
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379提供回调接口 ILimitingInfoHandle ，实现其中的 callback() 方法，可以获取每次限流/计次信息，自由拓展功能，例如记录数据库日志。
- isSupport：默认需要2个实现类，分别支持
- "limit".equals(type)：该实现类支持所有的限流回调
- "times".equals(type)：该实现类仅支持计次回调
- doBefore：限流或计次前调用方法
- 计次需要特殊处理，实现该方法，获取appId、secretKey，进行判断是否有效，并处理计次有效时长、总次数
- callback：回调方法，可以实现进行数据库处理等操作
/**
* @author xuzhou
* @since 2022/11/14
*/
public interface ILimitingInfoHandle {
/**
* 支持限流模式
*
* @param type 限流模式：limit限流，times计次
* @return 支持
*/
boolean isSupport(String type);
/**
* 校验 请求中 AppId和 SecretKey 是否有效
*
* @param limitInfo 限流参数信息
* @return 有效
*/
default boolean doBefore(LimitingPointInfo limitInfo) {
return true;
}
/**
* 回调处理
*
* @param limitInfo 限流信息
*/
default void callback(LimitingPointInfo limitInfo) {
// 计次通过后，剩余次数-1
}
}通过添加注解@CurrentLimiting来标记该请求路由需要进行限流，切面CurrentLimitingAspect拦截
统一处理，解析请求路径、请求IP，调用限流过滤器CurrentLimitingProcessor根据配置中的count-strategy来策略
加载限流计数器，可以选择本地缓存cache，或者redis来进行限流处理。
- strategy：限流策略
- strategyTime：限流策略组合时长，配合 currentLimiting.strategy().getExTime() 生成过期时间，单位秒
- scene：限流场景
- limit：限流上限
例如，采用了redis限流计数器策略，则在redis中存放以下记录，每次通过的请求会使得value原子增1，
当达到limit上限的时候，则抛出CurrentLimitingException限流上限异常，组织请求的继续。
- key(拼接的限流key)： limit:ip:/api/limit1:172.31.2.214:60:2
- value(已请求次数计数)： 1
// 使用示例
@Slf4j
@Controller
@RequestMapping("/api")
public class TestController {
@GetMapping("/limit")
@ResponseBody
@CurrentLimiting(strategy = LimitingStrategy.MONTH_STRATEGY, strategyTime = 1L, scene = SceneStrategy.ALL, limit = 10L)
public String limit() {
System.out.println("测试限流...");
return null;
}
}对于请求的限流可能并不是实时都要的，可能某一段时间是需要进行限流，所以添加了动态限流的组件，实现核心是CurrentLimitingFilter,
这是一个全局过滤器，可以通过调用其中的静态方法来实现动态管理限流。
- filterCache：动态限流集合，存放所有需要进行限流的请求标识
- doFilter：
Filter实现方法，对所有记录在filterCache中的请求进行限流管理 - method：静态管理方法
- initFilterCache()：初始化动态限流集合
- getFilterCache()：获取动态限流集合
- addLimit(***)：新增限流
- removeFilterKey(String key)：移除限流
- removeFilterKey(SceneStrategy scene, String requestTag)：移除限流
@Slf4j
@Controller
@RequestMapping("/api")
public class TestController {
@GetMapping("/limit1")
@ResponseBody
public String limit1() {
log.info("测试 Filter 限流...");
return null;
}
@GetMapping("/add")
@ResponseBody
public String add(HttpServletRequest request) {
log.info("添加 Filter 限流...");
String limitKey = CurrentLimitingFilter.addLimit(LimitingStrategy.MINUTE_STRATEGY, SceneStrategy.IP, 1L,
2, "/api/limit1");
return "添加" + limitKey + "限流！";
}
@GetMapping("/remove")
@ResponseBody
public String remove(HttpServletRequest request) {
log.info("移除 Filter 限流...");
String limitKey = CurrentLimitingFilter.removeFilterKey(SceneStrategy.IP, "/api/limit1");
return "移除" + limitKey + "限流！";
}
}通过添加注解@CurrentLimiting来标记该请求路由需要进行计次，切面CurrentLimitingAspect拦截
统一处理，解析请求路径、请求IP，调用限流过滤器TimesLimitingProcessor根据配置中的count-strategy来策略
加载限流计数器，可以选择本地缓存cache，或者redis来进行限流处理。
- scene：限流场景-APP
- strategy、strategyTime、limit：可以通过 回调接口实现：doBefore/callback 来从数据库获取并修改，从而实现高度动态自定义
计次请求：
支持AppId、ip组合计次
- appId：应用id，放置于请求头
- secretKey：应用密钥，放置于请求头
// 使用示例
@Slf4j
@Controller
@RequestMapping("/api")
public class TestController {
@GetMapping("/times")
@ResponseBody
@CurrentLimiting(strategy = LimitingStrategy.MONTH_STRATEGY, strategyTime = 1L, scene = SceneStrategy.APP, limit = 10L)
public String times() {
System.out.println("测试计次...");
return null;
}
}