springboot中redis并发锁的等待时间设置长短

问题：等待时间我设置的大一点，还是立刻抛出错误不等待；个人是觉得要立刻抛出错误，首先如果同一把锁并发量太大，没有限流，会造成服务器连接数立刻达到最大连接数，服务不可用；其次等待没有意义，还会增大接口相应时间；实时接口直接报错，如果不想抛错，可以加入消息队列处理

redis等待时间过长会怎么样

在Spring Boot应用中，如果Redis锁的等待时间设置过长，可能会带来以下几个后果：

为了避免这些问题，建议合理设置Redis锁的等待时间，并结合业务需求和系统性能进行优化。同时，可以考虑使用分布式锁的其他实现方式，如Zookeeper等，以提高系统的可靠性和性能。

server.tomcat.max-threads=200

server.tomcat.min-spare-threads=10

server.tomcat.accept-count=100

当请求数超过了 server.tomcat.max-threads 的数量时，Tomcat 服务器将无法立即处理所有的请求。具体表现为：

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

在Spring Boot中，可以通过多种方式对某个接口进行限流。以下是几种常见的方法：

Guava提供了一个RateLimiter类，可以方便地实现限流。你可以结合Spring AOP来对特定的接口进行限流。

添加Guava依赖：
xml复制代码
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>30.1.1-jre</version> </dependency>
创建一个限流注解：
java复制代码
@Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RateLimit { double value(); }
创建一个AOP切面来处理限流逻辑：
java复制代码
@Aspect @Component public class RateLimitAspect { private final Map<String, RateLimiter> limiters = new ConcurrentHashMap<>(); @Around("@annotation(rateLimit)") public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature(); Method method = signature.getMethod(); String key = method.getDeclaringClass().getName() + "." + method.getName(); RateLimiter rateLimiter = limiters.computeIfAbsent(key, k -> RateLimiter.create(rateLimit.value())); if (!rateLimiter.tryAcquire()) { throw new RuntimeException("Rate limit exceeded"); } return joinPoint.proceed(); } }
在需要限流的接口上使用注解：
java复制代码
@RestController public class MyController { @RateLimit(1.0) // 每秒1个请求 @GetMapping("/limited") public String limitedEndpoint() { return "This endpoint is rate limited"; } }

如果你使用Spring Cloud Gateway，可以通过配置来实现限流。

添加Spring Cloud Gateway依赖：
xml复制代码
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>
在application.yml中配置限流：
yaml复制代码
spring: cloud: gateway: routes: - id: limited_route uri: http://localhost:8080 predicates: - Path=/limited filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate-limiter.replenishRate: 1 redis-rate-limiter.burstCapacity: 1
确保你有Redis依赖和配置，因为Spring Cloud Gateway的限流依赖于Redis。

Bucket4j是一个Java库，可以用于实现令牌桶算法的限流。

添加Bucket4j依赖：
xml复制代码
<dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-core</artifactId> <version>7.0.0</version> </dependency>
创建一个限流过滤器：
java复制代码
@Component @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) public class RateLimitFilter extends OncePerRequestFilter { private final Bucket bucket; public RateLimitFilter() { Bandwidth limit = Bandwidth.classic(1, Refill.greedy(1, Duration.ofSeconds(1))); this.bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build(); } @Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException { if (bucket.tryConsume(1)) { filterChain.doFilter(request, response); } else { response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value()); response.getWriter().write("Rate limit exceeded"); } } }
注册过滤器：
java复制代码
@Configuration public class FilterConfig { @Bean public FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> rateLimitFilter() { FilterRegistrationBean<RateLimitFilter> registrationBean = new FilterRegistrationBean<>(); registrationBean.setFilter(new RateLimitFilter()); registrationBean.addUrlPatterns("/limited"); return registrationBean; } }