引言
在高并发场景下，API接口限流是确保系统稳定性和响应性的关键策略之一。传统的方法如在服务层手动实现限流逻辑，不仅繁琐，而且难以维护。本文将引导你通过面向切面编程（AOP）的视角，利用Spring AOP框架，结合自定义注解和限流算法，构建一套灵活、高效且易于扩展的接口限流解决方案。
AOP与接口限流
AOP（Aspect Oriented Programming）是一种编程范式，允许开发者将横切关注点（如日志、安全、事务、限流等）从业务逻辑中分离出来，以声明式的方式实现。在Spring框架中，AOP的实现主要依赖于org.springframework.aop包提供的功能。
接口限流的目标是限制在一定时间内API的请求次数，防止因突发流量导致系统过载。结合AOP，我们可以在不修改业务代码的前提下，通过切面（Aspect）拦截方法调用，实现限流逻辑。
实现步骤
1. 定义限流注解
import java.lang.annotation.ElementType;import java.lang.annotation.Retention;import java.lang.annotation.RetentionPolicy;import java.lang.annotation.Target;@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface RateLimit {
int maxRequests() default 100; // 每秒最大请求数
int timeWindow() default 1; // 时间窗口，单位秒}2. 创建限流切面
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Aspect@Componentpublic class RateLimitAspect {
private final ConcurrentHashMap<String, Long> requestTimestamps = new ConcurrentHashMap<>();
@Pointcut("@annotation(rateLimit)")
public void rateLimitedMethods(RateLimit rateLimit) {}
@Around("rateLimitedMethods(rateLimit)")
public Object limitRequests(ProceedingJoinPoint pjp, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
String key = generateKey(pjp); // 生成限流key
int maxRequests = rateLimit.maxRequests();
int timeWindow = rateLimit.timeWindow();
synchronized (requestTimestamps) {
Long oldestTimestamp = requestTimestamps.values().stream()
.filter(ts -> ts < System.currentTimeMillis() - timeWindow * 1000)
.findFirst().orElse(null);
if (oldestTimestamp != null) {
requestTimestamps.remove(findOldestKey());
}
if (requestTimestamps.size() >= maxRequests) {
throw new TooManyRequestsException("Too many requests");
}
requestTimestamps.put(key, System.currentTimeMillis());
}
return pjp.proceed();
}
private String findOldestKey() {
return requestTimestamps.entrySet().stream()
.min(Map.Entry.comparingByValue())
.map(Map.Entry::getKey)
.orElse(null);
}
private String generateKey(ProceedingJoinPoint pjp) {
// 可以根据需要生成不同的key，例如：IP地址、用户ID等
return pjp.getSignature().toString();
}}3. 异常处理
public class TooManyRequestsException extends RuntimeException {
public TooManyRequestsException(String message) {
super(message);
}}源码解析
在RateLimitAspect中，我们定义了一个@Pointcut来匹配所有带有@RateLimit注解的方法，并在@Around通知中实现了限流逻辑。使用ConcurrentHashMap存储请求的时间戳，以实现线程安全和高效的数据访问。限流算法基于简单的滑动窗口策略，当请求超过限定阈值时，抛出TooManyRequestsException异常。
测试验证
在控制器中使用@RateLimit注解标记需要限流的接口：
@RestController@RequestMapping("/api")public class TestController {
@GetMapping("/test")
@RateLimit(maxRequests = 5, timeWindow = 1)
public String test() {
return "Hello, World!";
}}尝试在短时间内发送超过限制次数的请求，应能观察到TooManyRequestsException异常被抛出。
结语
通过Spring AOP和自定义注解，我们可以以非侵入式的方式实现在API接口上的限流，既保持了业务代码的清晰度，又增强了系统的稳定性和安全性。这种基于切面的限流实现方式，为高并发场景下的API设计提供了一种优雅的解决方案。
如果你对AOP、接口限流或相关领域有更深入的兴趣，欢迎加入我的知识星球，那里将分享更多的源码解析、技术文章和实战经验，让我们一起探索软件工程的广阔天地。
本文通过详细的步骤指导和源码分析，展示了如何使用Spring AOP和自定义注解来实现接口限流。希望这能帮助你在实际项目中应对高并发挑战，为系统稳定性和用户体验提供坚实保障。
如果你有任何疑问或想要进一步交流，欢迎随时留言或私信，让我们携手前行，共同成长！
值得注意的是，上述代码示例提供了限流的基本实现思路，但在生产环境中，你可能需要进一步优化限流算法，比如采用更精确的令牌桶算法（Token Bucket），并考虑使用分布式存储（如Redis）来实现跨节点的限流策略，以适应更复杂的集群部署场景。
来源：
互联网
本文观点不代表源码解析立场，不承担法律责任，文章及观点也不构成任何投资意见。
评论列表