转自：http://blog.csdn.net/chenwanli1111/article/details/56013427

springmvc限流拦截器

限流器算法

目前常用限流器算法为两种：令牌桶算法和漏桶算法，主要区别在于：漏桶算法能够强行限制请求速率，平滑突发请求，而令牌桶算法在限定平均速率的情况下，允许一定量的突发请求下面是从网上找到的两张算法图示，就很容易区分这两种算法的特性了
漏桶算法

漏桶算法

令牌桶算法

针对接口来说，一般会允许处理一定量突发请求，只要求限制平均速率，所以令牌桶算法更加常见。

令牌桶算法工具RateLimiter

目前本人常用的令牌桶算法实现类当属google guava的RateLimiter，guava不仅实现了令牌桶算法，还有缓存、新的集合类、并发工具类、字符串处理类等等。是一个强大的工具集RateLimiter api可以查看并发编程网guava RateLimiter的介绍

RateLimiter源码分析

RateLimiter默认情况下，最核心的属性有两个nextFreeTicketMicros，下次可获取令牌时间，storedPermits桶内令牌数。判断是否可获取令牌:

每次获取令牌的时候，根据桶内令牌数计算最快下次能获取令牌的时间nextFreeTicketMicros，判断是否可以获取资源时，只要比较nextFreeTicketMicros和当前时间就可以了，so easy

获取令牌操作：

对于获取令牌，根据nextFreeTicketMicros和当前时间计算出新增的令牌数，写入当前令牌桶令牌数，重新计算nextFreeTicketMicros，桶内还有令牌，则写入当前时间，并减少本次请求获取的令牌数。

如同Java的AQS类一样，RateLimiter的核心在tryAcquire方法

public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
    //尝试获取资源最多等待时间
    long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
    //检查获取资源数目是否正确
    checkPermits(permits);
    long microsToWait;
    //加锁
    synchronized (mutex()) {
      //当前时间
      long nowMicros = stopwatch.readMicros();
      //判断是否可以在timeout时间内获取资源
      if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
        return false;
      } else {
        //可获取资源，对资源进行重新计算，并返回当前线程需要休眠时间
        microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
      }
    }
    //休眠
    stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
    return true;
  }

判断是否可获取令牌:

 private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) {
    //最早可获取资源时间-等待时间<=当前时间 方可获取资源
    return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;
}

RateLimiter默认实现类的queryEarliestAvailable是取成员变量nextFreeTicketMicros
获取令牌并计算需要等待时间操作：

final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
    //获取下次可获取时间
    long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
    //计算当前线程需要休眠时间
    return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}

  final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
    //重新计算桶内令牌数storedPermits
    resync(nowMicros);
    long returnValue = nextFreeTicketMicros;
    //本次消耗的令牌数
    double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
    //重新计算下次可获取时间nextFreeTicketMicros
    double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
    long waitMicros =
        storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
            + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);

    this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
    //减少桶内令牌数
    this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
    return returnValue;
  }

实现简单的spring mvc限流拦截器

实现一个HandlerInterceptor，在构造方法中创建一个RateLimiter限流器

public SimpleRateLimitInterceptor(int rate) {
        if (rate > 0)
            globalRateLimiter = RateLimiter.create(rate);
        else
            throw new RuntimeException("rate must greater than zero");
}

在preHandle调用限流器的tryAcquire方法，判断是否已经超过限制速率

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
     if (!globalRateLimiter.tryAcquire()) {
         LoggerUtil.log(request.getRequestURI()+"请求超过限流器速率");
         return false;
     }
     return true;
 }

在dispatcher-servlet.xml中配置限流拦截器

    <mvc:interceptors>
        <!--限流拦截器-->
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**"/>
            <bean class="limit.SimpleRateLimitInterceptor">
                <constructor-arg index="0" value="${totalRate}"/>
            </bean>
        </mvc:interceptor>
    </mvc:interceptors>

复杂版本的spring mvc限流拦截器

使用Properties传入拦截的url表达式->速率rate

 <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/**"/>

            <bean class="limit.RateLimitInterceptor">
                <!--单url限流-->
                <property name="urlProperties">
                    <props>
                        <prop key="/get/{id}">1</prop>
                        <prop key="/post">2</prop>
                    </props>
                </property>

            </bean>
</mvc:interceptor>

为每个url表达式创建一个对应的RateLimiter限流器。url表达式则封装为org.springframework.web.servlet.mvc.condition.PatternsRequestCondition。PatternsRequestCondition是springmvc 的DispatcherServlet中用来匹配请求和Controller的类，可以判断请求是否符合这些url表达式。在拦截器preHandle方法中

//当前请求路径
String lookupPath = urlPathHelper.getLookupPathForRequest(request);
//迭代所有url表达式对应的PatternsRequestCondition
for (PatternsRequestCondition patternsRequestCondition : urlRateMap.keySet()) {
    //进行匹配
    List<String> matches = patternsRequestCondition.getMatchingPatterns(lookupPath);
    if (!matches.isEmpty()) {
        //匹配成功的则获取对应限流器的令牌
        if (urlRateMap.get(patternsRequestCondition).tryAcquire()) {
            LoggerUtil.log(lookupPath + " 请求匹配到" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器");
        } else {
            //获取令牌失败
            LoggerUtil.log(lookupPath + " 请求超过" + Joiner.on(",").join(patternsRequestCondition.getPatterns()) + "限流器速率");
            return false;
        }

    }
}

具体的实现类

请见github

【转】springmvc限流拦截器（限制数据流量）