Map map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
map.put("account",IdUtils.genRandomNum(8));
map.put("password",IdUtils.genRandomNum(5));
HttpUtils.sendPost("http://localhost:8087/user/login", map);
System.out.println(i);
}
于是加一個簡單的請求限流 順便學習相關技能
先引用相關jar包
io.github.forezp
distributed-limit-core
1.0.2
本地限流在配置文件 application.properties 中添加配置
limit.type: local
需要限流的Controller方法上添加注解
@Limit(identifier = "forezp", limtNum = 1, seconds = 5)
完事... 能達到需求了就ok
這里限流針對的是單個請求的簡單限流，最好還是針對ip做限流
其他限流方式
令牌桶算法：
說實話沒理解...
public class RateLimiterDemo {
private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
public static void exec() {
limiter.acquire(1);
try {
// 處理核心邏輯
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println("--" + System.currentTimeMillis() / 1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
漏桶算法示例：
public class CountRateLimiterDemo1 {
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public static void exec() {
if (count.get() >= 5) {
System.out.println("請求過多！"+System.currentTimeMillis()/1000);
} else {
count.incrementAndGet();
try {
//處理核心邏輯
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println("--"+System.currentTimeMillis()/1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
count.decrementAndGet();
}
}
}
}
記錄下代碼，方面下次使用。
詳情請閱讀原作者：點我
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