springboot中redis并发锁的等待时间设置长短的方法

目录

• Redis等待时间过长会怎么样
• springboot中的最大连接数
• 当请求数超了最大线程数会怎么样
• springboot如何对接口限流
• 1. 使用Spring AOP和Guava RateLimiter
• 2. 使用Spring Cloud Gateway
• 3. 使用第三方库如 Bucket4j

问题：等待时间我设置的大一点，还是立刻抛出错误不等待；个人是觉得要立刻抛出错误，首先如果同一把锁并发量太大，没有限流，会造成服务器连接数立刻达到最大连接数，服务不可用；其次等待没有意义，还会增大接口相应时间；实时接口直接报错，如果不想抛错，可以加入消息队列处理

redis等待时间过长会怎么样

在Spring Boot应用中，如果Redis锁的等待时间设置过长，可能会带来以下几个后果：

• 资源浪费：长时间等待锁会导致线程资源被占用，无法处理其他任务，从而降低系统的整体性能和吞吐量。
• 响应时间增加：用户请求需要等待更长时间才能获得响应，导致用户体验变差，特别是在高并发场景下，响应时间的增加可能会显著影响用户满意度。
• 死锁风险：如果锁的释放机制不完善，长时间等待可能会增加死锁的风险，导致系统无法正常运行。
• 系统负载增加：长时间等待锁可能会导致大量线程处于等待状态，增加系统的负载，可能会导致CPU和内存资源的过度消耗。
• 业务逻辑延迟：某些关键业务逻辑可能因为等待锁而延迟执行，影响业务流程的及时性和准确性。
• 故障恢复慢：在发生故障时，长时间等待锁可能会延缓故障恢复的速度，影响系统的可用性和稳定性。

为了避免这些问题，建议合理设置Redis锁的等待时间，并结合业务需求和系统性能进行优化。同时，可以考虑使用分布式锁的其他实现方式，如Zookeeper等，以提高系统的可靠性和性能。

springboot中的最大连接数

server.tomcat.max-threads=200

server.tomcat.min-spare-threads=10

server.tomcat.accept-count=100

• max-threads：Tomcat线程池中允许的最大线程数，默认值为200。
• min-spare-threads：Tomcat线程池中保持的最小空闲线程数，默认值为10。
• accept-count：当所有可用处理线程都被使用时，Tomcat可以接受的连接请求数，默认值为100。

当请求数超了最大线程数会怎么样

当请求数超过了 serjsver.tomcat.max-threads 的数量时，Tomcat 服务器将无法立即处理所有的请求。具体表现为：

• 请求排队：多余的请求会进入等待队列，等待有可用的线程来处理。如果等待队列也满了，新的请求将被拒绝。
• 响应延迟：由于请求需要排队等待处理，响应时间会增加，用户可能会感受到明显的延迟。
• 资源耗尽：如果请求持续超过最大线程数，服务器资源（如内存和CPU）可能会被耗尽，导致性能下降，甚至可能导致服务器崩溃。
• 错误响应：在极端情况下，Tomcat 可能会返回错误响应，如HTTP 503（服务不可用），表示服务器暂时无法处理请求。

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

• 增加 server.tomcat.max-threads 的值，但要注意服务器硬件资源的限制。
• 优化应用程序代码，提高每个请求的处理效率。使用负载均衡，将请求分散到多个服务器上。
• 实现请求限流，防止过多的请求涌入服务器。

springboot如何对接口限流

在Spring Boot中，可以通过多种方式对某个接口进行限流。以下是几种常见的方法：

1. 使用Spring AOP和Guava RateLimiter

Guava提供了一个RateLimiter类，可以方便地实现限流。你可以结合Spring AOP来对特定的接口进行限流。

步骤：

添加Guava依赖：

<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>30.1.1-jre</version> </dependency>

创建一个限流注解：

@Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RateLimit { double value(); }

创建一个AOP切面来处理限流逻辑：

@ASPect @Component 
public class RateLimitAspect 
{ 
    private final Map<String, RateLimiter> limiters = new ConcurrentHashMap<>();
    @Around("@annotation(rateLimit)") 
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) 
    throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) 
    joinPoint.getSignature(); 
    Method method = signature.getMethod(); 
    Stringphp key = method.getDeclaringClass().getName() + "." + method.getName();
    RateLimiter rateLimiter = limiters.computeIfAbsent(key, k -> RateLimiter.create(rateLimit.value())); if (!rateLimiter.tryAcquire()) { throw new RuntimeException("Rate limit exceeded");
    } 
    return joinPoint.proceed();
    } 
}

在需要限流的接口上使用注解：

@RestController 
public class MyController 
{ 
    @RateLimit(1.0) 
    // 每秒1个请求 @GetMapping("/limited") public String limitedEndpoint() { return "This endpoint is rate limited"; } }

2. 使用Spring Cloud Gateway

如果你使用Spring Cloud Gateway，可以通过配置来实现限流。

步骤：

添加Spring Cloud Gateway依赖：

<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>

在application.yml中配置限流：

spring: cloud: gateway: routes: - id: limited_route uri: http://localhost:8080 predicates:编程 - Path=/limited filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 redis-rate-limiter.burstCapacity: 1

确保你有Redis依赖和配置，因为Spring Cloud Gateway的限流依赖于Redis。

3. 使用第三方库如 Bucket4j

Bucket4j是一个Java库，可以用于实现令牌桶算法的限流。

步骤：

添加Bucket4j依赖：

<dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-core</artifactId> <version>7.0.0</version> </dependency>

创建一个限流过滤器：

@Component 
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) 
public class RateLimitFilter extends OncePerRequestFilter 
{ 
private final Bucket bucket; public RateLimitFilter() 
{ 
Bandwidth limit = Bandwidth.classic(1, Refill.greedy(1, Duration.ofSeconds(1))); 
this.bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build();
} 
@Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException 
{ 
if (bucket.tryConsume(1)) 
{ 
filterChain.doFilter(request, response); 
} 
else 
{
respwww.devze.comonse.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value()); 
response.getWriter().write("Rate limit exceeded"); 
} 
}
}

注册过滤器：

@Configuration public class FilterConfig
{ 
@Bean public FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> rateLimitFilter()
{ FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>(); 
registrationBean.setFilter(new RateLimitFilter()); 
registrationBean.addUrlPatterns("/limited"); return registrationBean; 
} 
}

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