引言

在高并发场景下，API接口限流是确保系统稳定性和响应性的关键策略之一。传统的方法如在服务层手动实现限流逻辑，不仅繁琐，而且难以维护。本文将引导你通过面向切面编程（AOP）的视角，利用Spring AOP框架，结合自定义注解和限流算法，构建一套灵活、高效且易于扩展的接口限流解决方案。

AOP与接口限流

AOP（Aspect Oriented Programming）是一种编程范式，允许开发者将横切关注点（如日志、安全、事务、限流等）从业务逻辑中分离出来，以声明式的方式实现。在Spring框架中，AOP的实现主要依赖于org.springframework.aop包提供的功能。

接口限流的目标是限制在一定时间内API的请求次数，防止因突发流量导致系统过载。结合AOP，我们可以在不修改业务代码的前提下，通过切面（Aspect）拦截方法调用，实现限流逻辑。

实现步骤

1. 定义限流注解

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int maxRequests() default 100; // 每秒最大请求数
    int timeWindow() default 1; // 时间窗口，单位秒
}

2. 创建限流切面

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {

    private final ConcurrentHashMap<String, Long> requestTimestamps = new ConcurrentHashMap<>();

    @Pointcut("@annotation(rateLimit)")
    public void rateLimitedMethods(RateLimit rateLimit) {}

    @Around("rateLimitedMethods(rateLimit)")
    public Object limitRequests(ProceedingJoinPoint pjp, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
        String key = generateKey(pjp); // 生成限流key
        int maxRequests = rateLimit.maxRequests();
        int timeWindow = rateLimit.timeWindow();

        synchronized (requestTimestamps) {
            Long oldestTimestamp = requestTimestamps.values().stream()
                    .filter(ts -> ts < System.currentTimeMillis() - timeWindow * 1000)
                    .findFirst().orElse(null);
            if (oldestTimestamp != null) {
                requestTimestamps.remove(findOldestKey());
            }

            if (requestTimestamps.size() >= maxRequests) {
                throw new TooManyRequestsException("Too many requests");
            }

            requestTimestamps.put(key, System.currentTimeMillis());
        }

        return pjp.proceed();
    }

    private String findOldestKey() {
        return requestTimestamps.entrySet().stream()
                .min(Map.Entry.comparingByValue())
                .map(Map.Entry::getKey)
                .orElse(null);
    }

    private String generateKey(ProceedingJoinPoint pjp) {
        // 可以根据需要生成不同的key，例如：IP地址、用户ID等
        return pjp.getSignature().toString();
    }
}

3. 异常处理

public class TooManyRequestsException extends RuntimeException {
    public TooManyRequestsException(String message) {
        super(message);
    }
}

源码解析

在RateLimitAspect中，我们定义了一个@Pointcut来匹配所有带有@RateLimit注解的方法，并在@Around通知中实现了限流逻辑。使用ConcurrentHashMap存储请求的时间戳，以实现线程安全和高效的数据访问。限流算法基于简单的滑动窗口策略，当请求超过限定阈值时，抛出TooManyRequestsException异常。

测试验证

在控制器中使用@RateLimit注解标记需要限流的接口：

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class TestController {

    @GetMapping("/test")
    @RateLimit(maxRequests = 5, timeWindow = 1)
    public String test() {
        return "Hello, World!";
    }
}

尝试在短时间内发送超过限制次数的请求，应能观察到TooManyRequestsException异常被抛出。

结语

通过Spring AOP和自定义注解，我们可以以非侵入式的方式实现在API接口上的限流，既保持了业务代码的清晰度，又增强了系统的稳定性和安全性。这种基于切面的限流实现方式，为高并发场景下的API设计提供了一种优雅的解决方案。

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本文通过详细的步骤指导和源码分析，展示了如何使用Spring AOP和自定义注解来实现接口限流。希望这能帮助你在实际项目中应对高并发挑战，为系统稳定性和用户体验提供坚实保障。

如果你有任何疑问或想要进一步交流，欢迎随时留言或私信，让我们携手前行，共同成长！

值得注意的是，上述代码示例提供了限流的基本实现思路，但在生产环境中，你可能需要进一步优化限流算法，比如采用更精确的令牌桶算法（Token Bucket），并考虑使用分布式存储（如Redis）来实现跨节点的限流策略，以适应更复杂的集群部署场景。

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