专门做吃播的网站,邯郸平台公司,网站建设价格是多少,网站推广需要多少钱LUA脚本语言是C开发的#xff0c;类似存储过程,是为了实现完整的原子性操作#xff0c;可以用来补充redis弱事务的缺点.
1、LUA脚本的好处 2、Lua脚本限流实战
支持分布式
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis…LUA脚本语言是C开发的类似存储过程,是为了实现完整的原子性操作可以用来补充redis弱事务的缺点.
1、LUA脚本的好处 2、Lua脚本限流实战
支持分布式
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
import org.springframework.stereotype.Service;
import redis.clients.jedis.Jedis;/*** 分布式限流的服务类*/
Service
public class IsAcquire {//引入一个Redis的Lua脚本的支持private DefaultRedisScriptLong getRedisScript;//判断限流方法---类似于RateLimiterpublic boolean acquire(String limitKey,int limit,int expire) throws Exception{//连接RedisJedis jedis new Jedis(127.0.0.1,6379);getRedisScript new DefaultRedisScript();getRedisScript.setResultType(Long.class);//脚本执行返回值 longgetRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource(rateLimiter.lua)));Long result (Long)jedis.eval(getRedisScript.getScriptAsString(),1,limitKey,String.valueOf(limit),String.valueOf(expire));if(result 0){return false;}return true;}
}import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** 类说明接口类抢购接口* http请求控制类 Contoller*/
RestController
public class Controller {AutowiredIsAcquire isAcquire;//手下的分布式限流//final RateLimiter rateLimiter RateLimiter.create(5); //guava引入的令牌桶限流非分布式单机//秒杀接口RequestMapping(/order)public String killProduct(RequestParam(required true) String name) throws Exception{//rateLimiter.tryAcquire(1); //调用if(isAcquire.acquire(iphone,10,60)){//60秒只能进行10次System.out.println(业务成功);return 恭喜(name)抢到iphone!;}else{System.out.println(-----------业务被限流);return 对不起你被限流了!;}}
}rateLimiter.lua脚本如下
--java端送入三个参数1个key,2个param string
--limitKey(redi中key的值)
local key KEYS[1];
--limit(次数)
local times ARGV[1];
--expire(秒S)
local expire ARGV[2];
--对key-value中的 value 1的操作 返回一个结果local afterval redis.call(incr,key);
if afterval 1 then --第一次redis.call(expire,key,tonumber(expire) ) --失效时间(1S) TLL 1Sreturn 1; --第一次不会进行限制
end
--不是第一次进行判断
if afterval tonumber(times) then--限制了return 0;
endreturn 1;以上简单的计数器的方式就是一种固定窗口的算法可以实现对单个接口的限流.
3、限流算法 固定窗口算法的问题 解决方案改为滑动窗口避免固定窗口的临界问题 滑动窗口演示地址
https://media.pearsoncmg.com/aw/ecs_kurose_compnetwork_7/cw/content/interactiveanimations/selective-repeat-protocol/index.html漏桶算法 漏桶令牌的算法的缺点就是时间复杂度O(N)不适用于大并发的请求 滑动窗口的缺点是需要双方先定好协议
