当前位置 博文首页 > 沉默王二：RateLimiter配合ConcurrentHashMap对用户进行简单限流
对于小不点的项目来说，RateLimiter配合ConcurrentHashMap可以对用户进行简单的限流，防止用户频繁刷量或者高频请求。
RateLimiter 是 Guava 下的一个包，采用的是令牌桶算法：以一个恒定的速率向固定容量大小的桶中放入令牌，当有流量来的时候从桶中取出一个令牌。如果桶中没有可用的令牌时就丢弃请求或者阻塞。
ConcurrentHashMap 是一个可以在并发环境下使用的 HashMap，通俗点说就是线程安全的。
大致的思路也很简单：当一个请求过来时，根据用户的 ID 从 ConcurrentHashMap 取出 RateLimiter，然后尝试取出令牌，如果获取失败，则提示用户请求过于频繁；否则进行业务处理。
首先在 Controller 类中创建一个 ConcurrentHashMap 对象。
private final static Map<Integer, RateLimiter> outMoneyLimitMap = new ConcurrentHashMap<>();
然后是请求的处理代码。
public ModelAndView submitOut() {
RateLimiter rateLimiter = null;
if (outMoneyLimitMap.containsKey(uid)) {
logger.debug("包含有该uid");
rateLimiter = outMoneyLimitMap.get(uid);
} else {
logger.debug("没有该uid");
// 需要新增，一秒内 0.1 个令牌（10秒内一个令牌）
rateLimiter = RateLimiter.create(0.1);
outMoneyLimitMap.put(uid, rateLimiter);
}
if(!rateLimiter.tryAcquire()) {
throw new OrderException("请求过于频繁");
}
// 正常业务处理
}
RateLimiter.create() 可以创建一个限流器，参数可以是 double，例子中为 0.1，即 10 秒内一个令牌（便于模拟）。
然后通过 rateLimiter.tryAcquire() 尝试获取令牌，如果获取失败，就提示用户。否则正常业务处理。
整体思路非常非常简单，实现起来也非常容易，是一种非常好用的限流示例。
别瞅了，点赞就对了（你最美你最帅，🌹）。
cs