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SpringBoot默认并发处理

在 Spring Boot 项目中，默认情况下，同一时间能处理的请求数由​​内嵌的 Tomcat 服务器​​的线程池配置决定。

默认并发处理能力​

请求处理流程​

1. 请求到达​​：新请求首先进入 TCP 连接队列（最大 max-connections）。
2. ​​线程分配​​：
   如果有空闲线程，立即处理请求。
3. 如果所有线程繁忙，请求进入等待队列（最多 accept-count 个）。
   ​​队列满时​​：若等待队列已满，直接返回 Connection refused 错误（HTTP 503）。

配置调整​

在 application.properties 或 application.yml 中修改默认值：

# 调整 Tomcat 线程池参数
server.tomcat.threads.max=500      # 提高最大工作线程数
server.tomcat.accept-count=200     # 增大等待队列长度
server.tomcat.max-connections=10000 # 增加 TCP 连接队列容量

限流业务场景

在短时间内，接口承载成千上万的请求，首先要考虑程序的并发性。大流量会直接将系统打垮，无法对外提供服务。那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在 Spring Boot 中，常见的限流算法包括 ​​计数器算法​​、​​漏桶算法​​、​​令牌桶算法​​，以及 ​​Resilience4j​​ 和 ​​Spring Cloud Gateway​​ 的集成方案。

常见限流算法

固定窗口计数器限流

原理​​

在固定时间窗口（如1秒）内统计请求数，超过阈值则拒绝请求。
​​缺点​​：存在窗口临界突发问题（如窗口切换时请求翻倍）。

实现示例​

@Component
public class FixedWindowCounter {private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);private final int limit = 100; // 每秒100个请求@Scheduled(fixedRate = 1000) // 每秒重置计数器public void resetCounter() {counter.set(0);}public boolean allowRequest() {return counter.incrementAndGet() <= limit;}
}// 在Controller中使用
@RestController
public class ApiController {@Autowiredprivate FixedWindowCounter counter;@GetMapping("/api")public ResponseEntity<String> handleRequest() {if (counter.allowRequest()) {return ResponseEntity.ok("Success");} else {return ResponseEntity.status(429).body("Too Many Requests");}}
}

滑动窗口计数器限流

原理​​

将时间窗口划分为多个小窗口（如1秒分为10个100ms的窗口），统计最近N个小窗口的总请求数。
​​优点​​：平滑过渡，减少临界问题。

实现示例​

@Component
public class SlidingWindowCounter {private final LinkedList<Long> timestamps = new LinkedList<>();private final int windowSize = 1000; // 时间窗口1秒private final int limit = 100;       // 窗口内最多100个请求public synchronized boolean allowRequest() {long now = System.currentTimeMillis();// 移除超出时间窗口的旧记录while (!timestamps.isEmpty() && now - timestamps.getFirst() > windowSize) {timestamps.removeFirst();}if (timestamps.size() < limit) {timestamps.addLast(now);return true;}return false;}
}

漏桶算法（Leaky Bucket）​

漏桶算法原理​​

漏桶算法是一种流量整形技术，用于控制请求的处理速率，确保系统平稳处理流量。其核心思想如下：
​​桶容量（Capacity）​​：桶的最大请求容量，超过则拒绝新请求。
​​恒定漏出速率（Leak Rate）​​：以固定速率处理请求（如每秒处理10个请求）。
​​请求处理流程​​：
请求到达时，若桶未满，加入队列等待处理。
桶满时，新请求被拒绝。
漏桶以恒定速率从队列取出请求处理。

漏桶算法示例

1. 漏桶的容量和漏出速率

// application.yml
leaky-bucket:capacity: 10     # 桶容量（最多容纳10个请求）leak-rate: 1000  # 漏出速率（每1000毫秒处理1个请求）// LeakyBucketConfig 
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "leaky-bucket")
@Data
public class LeakyBucketConfig {private int capacity;   // 桶容量private long leakRate;  // 漏出速率（毫秒）
}

2. 实现漏桶算法

@Component
public class LeakyBucket {private final Queue<Request> bucket = new ConcurrentLinkedQueue<>();private final int capacity;private final long leakRate;public LeakyBucket(LeakyBucketConfig config) {this.capacity = config.getCapacity();this.leakRate = config.getLeakRate();this.initLeakTask();}// 初始化漏出任务private void initLeakTask() {ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();scheduler.scheduleAtFixedRate(this::leak, 0, leakRate, TimeUnit.MILLISECONDS);}// 处理漏出请求private void leak() {if (!bucket.isEmpty()) {Request request = bucket.poll();request.process();}}// 尝试加入请求public boolean tryAddRequest(Request request) {if (bucket.size() < capacity) {return bucket.offer(request);}return false;}
}

3. 请求处理类

public class Request {private final String data;public Request(String data) {this.data = data;}public void process() {System.out.println("处理请求: " + data + "，时间: " + new Date());}
}

4. controller

@RestController
public class ApiController {private final LeakyBucket leakyBucket;public ApiController(LeakyBucket leakyBucket) {this.leakyBucket = leakyBucket;}@PostMapping("/api")public ResponseEntity<String> handleRequest(@RequestBody String data) {Request request = new Request(data);if (leakyBucket.tryAddRequest(request)) {return ResponseEntity.ok("请求已接受");} else {return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("请求过多，请稍后重试");}}
}

漏桶算法适用性总结​

异步限流​​：漏桶算法的设计初衷是异步处理，适合需要流量整形的场景（如API限流、消息队列消费）。
​​同步适配​​：通过阻塞或Future可强制同步，但会牺牲性能，不推荐在高并发场景使用。
​​替代方案​​：若需同步限流，可考虑 ​​计数器算法​​ 或 ​​信号量​​（如Semaphore）。
结合Future模拟同步​示例：

public class SyncLeakyBucket {private final BlockingQueue<CompletableFuture<String>> queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);public SyncLeakyBucket() {// 每秒处理1个请求scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {CompletableFuture<String> future = queue.poll();if (future != null) {future.complete("处理结果");}}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);}// 同步调用：阻塞等待结果public String processSync(String data) throws InterruptedException, ExecutionException {CompletableFuture<String> future = new CompletableFuture<>();if (queue.offer(future)) {return future.get(); // 阻塞直到结果返回} else {throw new RuntimeException("请求被拒绝");}}
}// 使用示例
SyncLeakyBucket bucket = new SyncLeakyBucket();
String result = bucket.processSync("data"); // 同步阻塞

令牌桶算法（Token Bucket）​

令牌桶算法原理​​

令牌桶算法通过以下机制控制请求速率：
​​令牌生成​​：以固定速率（如每秒10个）向桶中添加令牌。
​​桶容量​​：桶中最多存储的令牌数（如100个），超出部分丢弃。
​​请求处理​​：请求到达时尝试获取令牌，获取成功则处理，否则拒绝。
​​突发处理​​：桶内积累的令牌允许一次性消耗，支持突发流量。

实现示例

1. 创建令牌桶组件​

@Component
public class TokenBucket {private final int capacity;       // 桶容量private final int refillRate;     // 每秒填充的令牌数private AtomicInteger tokens;     // 当前令牌数private long lastRefillTime;      // 上次填充时间public TokenBucket(@Value("${token-bucket.capacity:100}") int capacity,@Value("${token-bucket.refill-rate:10}") int refillRate) {this.capacity = capacity;this.refillRate = refillRate;this.tokens = new AtomicInteger(capacity);this.lastRefillTime = System.currentTimeMillis();}// 尝试获取令牌public boolean tryAcquire() {refillTokens(); // 先补充令牌while (true) {int current = tokens.get();if (current <= 0) {return false;}if (tokens.compareAndSet(current, current - 1)) {return true;}}}// 补充令牌（线程安全）private synchronized void refillTokens() {long now = System.currentTimeMillis();long elapsedTime = now - lastRefillTime;int tokensToAdd = (int) (elapsedTime * refillRate / 1000);if (tokensToAdd > 0) {tokens.set(Math.min(tokens.get() + tokensToAdd, capacity));lastRefillTime = now;}}
}

2. controller

@RestController
public class ApiController {private final TokenBucket tokenBucket;public ApiController(TokenBucket tokenBucket) {this.tokenBucket = tokenBucket;}@GetMapping("/api")public ResponseEntity<String> handleRequest() {if (tokenBucket.tryAcquire()) {return ResponseEntity.ok("请求处理成功");} else {return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS).body("请求过多，请稍后重试");}}
}

令牌桶算法 vs 漏桶算法

令牌桶通过以下方式支持突发流量：
​​令牌积累​​：当请求较少时，未使用的令牌会在桶中积累（最多达到桶容量）。
​​突发消耗​​：当突发请求到达时，可一次性消耗所有积累的令牌，处理多个请求。

常见限流实现

Guava 的 RateLimiter（单机限流）​

基于令牌桶算法，适合单机限流。
优点​​：简单易用，适合单机场景。
​​缺点​​：不支持分布式环境。

1. 添加依赖

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

2. 在Controller中使用RateLimiter：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class DemoController {// 每秒允许2个请求private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0);@GetMapping("/api/resource")public String getResource() {if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 尝试获取令牌return "Success";} else {return "Too many requests!";}}
}

基于 AOP + 自定义注解（单机限流）​

通过AOP拦截方法调用，实现限流逻辑。
优点​​：灵活，可自定义限流规则。
​​缺点​​：单机限流，计数器未持久化。

1. 定义限流注解：

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimit {int value(); // 允许的请求数int timeWindow() default 60; // 时间窗口（秒）
}

2. aop切面

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {private final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> counters = new ConcurrentHashMap<>();private final ConcurrentHashMap<String, Long> timestamps = new ConcurrentHashMap<>();@Around("@annotation(rateLimit)")public Object limit(ProceedingJoinPoint pjp, RateLimit rateLimit) throws Throwable {String key = pjp.getSignature().toLongString();int limit = rateLimit.value();long window = rateLimit.timeWindow() * 1000L;long now = System.currentTimeMillis();synchronized (this) {if (timestamps.getOrDefault(key, 0L) < now - window) {counters.put(key, new AtomicInteger(0));timestamps.put(key, now);}AtomicInteger count = counters.get(key);if (count != null && count.incrementAndGet() > limit) {throw new RuntimeException("Rate limit exceeded");}}return pjp.proceed();}
}

3. Controller

@RateLimit(value = 10, timeWindow = 60) // 60秒内允许10次请求
@GetMapping("/limited-api")
public String limitedApi() {return "Processed";
}

Redis + Lua 脚本（分布式限流）​

利用Redis的原子性操作实现分布式限流。
优点​​：支持分布式环境，高并发安全。
​​缺点​​：依赖Redis，需要维护脚本。
固定窗口计数器​示例：

1. redis依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2. Lua脚本 rate_limiter.lua

-- KEYS[1] = 限流键, ARGV[1] = 窗口时间（秒）, ARGV[2] = 最大请求数
local key = KEYS[1]
local window = tonumber(ARGV[1])
local limit = tonumber(ARGV[2])local current = redis.call('GET', key)
if current and tonumber(current) >= limit thenreturn 0  -- 超过阈值，拒绝请求
elseredis.call('INCR', key)if tonumber(current) == 0 then  -- 首次设置过期时间redis.call('EXPIRE', key, window)endreturn 1  -- 允许请求
end

3. 在Service中调用Lua脚本

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Collections;@Service
public class RateLimitService {private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;private final RedisScript<Long> rateLimiterScript;public RateLimitService(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {this.redisTemplate = redisTemplate;this.rateLimiterScript = RedisScript.of(new ClassPathResource("rate_limiter.lua"), Long.class);}public boolean allowRequest(String key, int limit, int windowSec) {Long result = redisTemplate.execute(rateLimiterScript,Collections.singletonList(key), // 限流键 列表        String.valueOf(windowSec)       // ARGV 参数String.valueOf(limit)           // ARGV 参数);return result != null && result == 1;}
}

4. Controller

@GetMapping("/distributed-api")
public String distributedApi() {String key = "user:123:api"; // 根据用户或接口生成唯一keyif (rateLimitService.allowRequest(key, 60, 100)) {return "Success";} else {return "Too many requests!";}
}

使用 Sentinel（生产级方案）​

通过阿里开源的Sentinel实现流量控制、熔断降级。
优点​​：功能强大，支持动态规则配置。
​​缺点​​：需要额外部署控制台。

1. 添加依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId><version>2021.0.5.0</version>
</dependency>

2. 配置资源点

@GetMapping("/sentinel-api")
@SentinelResource(value = "sentinelApi", blockHandler = "blockHandler")
public String sentinelApi() {return "Success";
}public String blockHandler(BlockException ex) {return "Blocked by Sentinel";
}

3. 在Sentinel控制台配置规则（QPS=2）

// 代码初始化规则（可选）
List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("sentinelApi");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(2);
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);

Spring Cloud Gateway 限流（网关层限流）​

适用于微服务架构，在网关层统一限流。
优点​​：网关层统一管控，适合微服务。
​​缺点​​：需部署网关和Redis。

1. 添加依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>

2. 配置路由规则（application.yml）

spring:cloud:gateway:routes:- id: my_routeuri: http://localhost:8080predicates:- Path=/api/**filters:- name: RequestRateLimiterargs:redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 每秒1个令牌redis-rate-limiter.burstCapacity: 2 # 桶容量key-resolver: "#{@userKeyResolver}"

3. 定义KeyResolver（按用户限流）

@Bean
public KeyResolver userKeyResolver() {return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
}