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我们在java项目开发中，如何设置服务器最大负载，过了服务器承受范围之后，提示用户稍后重试，避免
服务器无法提供正常服务
如何设置服务器负载比如：最大线程数，等待数量等,请看：spring+tomcat 用户每次发请求，tomcat 站在线程的角度是如何处理用户请求的，spinrg的bean 是共享的吗？

在Spring Boot微服务中，可以通过监控Tomcat线程池状态实现流量控制，当请求数超过阈值时通知用户等待情况。

1. 核心实现类 - Tomcat线程池监控与响应

import org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor;
import org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatWebServer;
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;@Component
public class RequestThrottlingFilter extends OncePerRequestFilter implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {// 配置参数（可放入application.properties）private static final int MAX_THREADS = 200;       // Tomcat最大线程数private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;    // 等待队列容量private static final int ALERT_THRESHOLD = 80;    // 触发通知的阈值（%）private ThreadPoolExecutor tomcatThreadPool;private final AtomicInteger waitingRequests = new AtomicInteger(0);@Overridepublic void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {// 获取Tomcat线程池实例Optional.ofNullable(event.getApplicationContext().getWebServer()).filter(ws -> ws instanceof TomcatWebServer).map(ws -> (TomcatWebServer) ws).map(ws -> ws.getTomcat().getConnector().getProtocolHandler().getExecutor()).filter(exec -> exec instanceof ThreadPoolExecutor).ifPresent(exec -> tomcatThreadPool = (ThreadPoolExecutor) exec);}@Overrideprotected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException {waitingRequests.incrementAndGet(); // 进入等待计数try {// 检查线程池状态if (isSystemOverloaded()) {int queuePosition = waitingRequests.get();sendBusyResponse(response, queuePosition);return;}filterChain.doFilter(request, response);} finally {waitingRequests.decrementAndGet(); // 完成处理，减少计数}}private boolean isSystemOverloaded() {if (tomcatThreadPool == null) return false;int activeThreads = tomcatThreadPool.getActiveCount();int queueSize = tomcatThreadPool.getQueue().size();// 计算系统负载率double loadFactor = (activeThreads + queueSize) * 100.0 / MAX_THREADS;return loadFactor >= ALERT_THRESHOLD || queueSize >= QUEUE_CAPACITY;}private void sendBusyResponse(HttpServletResponse response, int queuePosition) throws IOException {response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());response.setContentType("application/json");String jsonResponse = String.format("{\"status\": 429, \"message\": \"系统繁忙，当前等待人数：%d，请稍后重试\"}", queuePosition);response.getWriter().write(jsonResponse);response.getWriter().flush();}
}

2. 配置Tomcat参数（application.yml）

server:tomcat:max-threads: 200     # 最大工作线程数max-connections: 1000 # 最大连接数accept-count: 100    # 等待队列长度

3. 注册过滤器（可选，Spring Boot自动注册）

@Configuration
public class FilterConfig {@Beanpublic FilterRegistrationBean<RequestThrottlingFilter> throttlingFilter(RequestThrottlingFilter filter) {FilterRegistrationBean<RequestThrottlingFilter> registration = new FilterRegistrationBean<>(filter);registration.setOrder(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE); // 最高优先级return registration;}
}

工作原理解释：

1. 线程池监控：

   • 通过ContextRefreshedEvent获取Tomcat线程池实例
   • 实时监控：activeCount（活跃线程） + queue.size()（等待请求）

2. 流量控制逻辑：

   系统负载率 = (活跃线程数 + 等待队列长度) / 最大线程数 * 100%
   触发条件：负载率 ≥ 阈值 或 等待队列满
   

3. 用户通知机制：

   • 使用AtomicInteger计数器跟踪实时等待人数
   • 返回429状态码（Too Many Requests）
   • 响应示例：{"status":429, "message":"系统繁忙，当前等待人数：85，请稍后重试"}

4. 高级优化建议：

// 在sendBusyResponse方法中添加重试建议
private void sendBusyResponse(HttpServletResponse response, int queuePosition) throws IOException {// 计算建议重试时间（按每请求50ms估算）long waitTimeMs = queuePosition * 50;String suggestTime = waitTimeMs > 1000 ? (waitTimeMs/1000) + "秒后" : "片刻后";String jsonResponse = String.format("{\"status\":429, \"message\":\"系统繁忙，您前面还有%d人等待\", " +"\"suggestion\":\"建议%s重试\", \"retry_after\":%d}", queuePosition, suggestTime, waitTimeMs);// 添加标准重试头response.setHeader("Retry-After", String.valueOf(waitTimeMs/1000));response.getWriter().write(jsonResponse);
}

5. 客户端处理建议：

1. 前端收到429响应时：
   • 显示友好提示：系统繁忙，您前面还有XX人等待
   • 根据retry_after字段设置倒计时重试按钮
   • 使用指数退避策略：首次2秒后重试，失败则4秒、8秒…

注意事项：

1. 性能影响：

   • 使用AtomicInteger计数器无锁竞争，性能损耗可忽略
   • 避免在过滤器中执行阻塞操作

2. 阈值设置建议：

   • 生产环境推荐值：ALERT_THRESHOLD = 75-85
   • 公式：max_threads = (平均响应时间(ms) * QPS) / 1000

3. 集群环境扩展：

   • 需结合Redis分布式计数器
   • 使用Redisson的RAtomicLong替代AtomicInteger

此方案能在不影响核心业务的情况下，当系统压力过大时提供友好的用户提示，有效防止服务雪崩。