Javaweb应用使用限流处理大量的并发请求详解

在web应用中，同一时间有大量的客户端请求同时发送到服务器，例如抢购、秒杀等。这个时候如何避免将大量的请求同时发送到业务系统。

第一种方法：在容器中配置最大请求数，如果大于改请求数，则客户端阻塞。该方法有效的阻止了大量的请求同时访问业务系统，但对用户不友好。

第二种方法：使用过滤器，保证一定数量的请求能够正常访问系统，多余的请求先跳转到排队页面，由排队页面定时发起请求。过滤器实现如下：

public class ServiceFilter implements Filter {
	
	private static final int MAX_COUNT = 20;
	
	private AtomicInteger filterCount = 0;

	public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
			FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
		System.out.println("before"+filterCount);
		if(filterCount > MAX_COUNT) {
			//请求个数太多，跳转到排队页面
			request.getRequestDispatcher("index.jsp").forward(request, response);
		} else {
			//请求个数加1
			filterCount.incrementAndGet();

			chain.doFilter(request, response);
			//访问结束，请求个数减1
			filterCount.decrementAndGet();
		}
	}

此种方式的实现就是限流。可以参考RateLimiter的令牌桶限流策略的实现。

public class RateLimiterUtils {
	private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterUtils.class);
	private static final ConcurrentHashMap resourceLimitMap = 
			new ConcurrentHashMap();
	
	
	public static boolean rateLimit(String resource) {
		RateLimiter limit = getRateLimit(resource);
		return limit.tryAcquire();
	}
    
	public static RateLimiter getRateLimit(String resource) {
		RateLimiter limit = resourceLimitMap.get(resource);	
		if(limit == null) {
			synchronized(RateLimiterUtils.class) {
				limit = resourceLimitMap.get(resource);
				double qps = getQpsByResource(resource);
				if(limit == null) {
					limit = RateLimiter.create(qps);
					resourceLimitMap.put(resource, limit);
					LoggerUtil.info(RateLimiterUtils.class, "create rate limiter for key:{0},QPS:{1}", resource,qps);
				}
			}
		}
		return resourceLimitMap.get(resource);
	}
}

总结

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