「java注解限流」java限流算法

今天给各位分享java注解限流的知识，其中也会对java限流算法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、java限流原理
• 2、java 线程方面的几个注解
• 3、java里的注解都有哪些？都有什么用处啊？
• 4、java中常用注解分别是什么及汉语意思!
• 5、云南java课程分享分布式限流的运行原理

java限流原理

Google的guava包中已有相关的限流解决方案(令牌桶算法)

基于redis的限流算法可以去参考redis-cell

java 线程方面的几个注解

1.方法一：在初始化时保存ApplicationContext对象

代码：

ApplicationContext ac = new FileSystemXmlApplicationContext("applicationContext.xml");

ac.getBean("beanId");

说明：这种方式适用于采用Spring框架的独立应用程序，需要程序通过配置文件手工初始化Spring的情况。

2.方法二：通过Spring提供的工具类获取ApplicationContext对象

代码：

import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils;

ApplicationContext ac1 = WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(ServletContext sc);

ApplicationContext ac2 = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(ServletContext sc);

ac1.getBean("beanId");

ac2.getBean("beanId");

说明：

这种方式适合于采用Spring框架的B/S系统，通过ServletContext对象获取ApplicationContext对象，然后在通过它获取需要的类实例。

上面两个工具方式的区别是，前者在获取失败时抛出异常，后者返回null。

其中 servletContext sc 可以具体 换成 servlet.getServletContext()或者 this.getServletContext() 或者 request.getSession().getServletContext(); 另外，由于spring是注入的对象放在ServletContext中的，所以可以直接在ServletContext取出 WebApplicationContext 对象： WebApplicationContext webApplicationContext = (WebApplicationContext) servletContext.getAttribute(WebApplicationContext.ROOT_WEB_APPLICATION_CONTEXT_ATTRIBUTE);

3.方法三：继承自抽象类ApplicationObjectSupport

说明：抽象类ApplicationObjectSupport提供getApplicationContext()方法，可以方便的获取到ApplicationContext。

Spring初始化时，会通过该抽象类的setApplicationContext(ApplicationContext context)方法将ApplicationContext 对象注入。

4.方法四：继承自抽象类WebApplicationObjectSupport

说明：类似上面方法，调用getWebApplicationContext()获取WebApplicationContext

5.方法五：实现接口ApplicationContextAware

说明：实现该接口的setApplicationContext(ApplicationContext context)方法，并保存ApplicationContext 对象。

Spring初始化时，会通过该方法将ApplicationContext对象注入。

java里的注解都有哪些？都有什么用处啊？

注释有 3 中基本类型a. 标记注释 -- 没有变量，只有名称标识。例如 @annotationb. 单一值注释 -- 在标记注释的基础上提供一段数据。如 @annotation(“data”)c. 完整注释 -- 可以包括多个数据成员，每个数据成员由名称和值构成。@annotation(val1="data1",val2="data2") Java 中提供 3 个内置注释类型a. Override ，只能用于方法 ( 不能用于类，包声明或者其他构造 )作用：可以保证编译时候 Override 函数的声明正确性用法： @Overridepublic void fun(){..}b.Deprecated 同样只能作用与方法作用：对不应再使用的方法进行注解用法： @Deprecated public void fun{...} // 它们说这个注释跟函数要同一行c.SupressWarnings 可以注释一段代码作用：关闭特定的警告信息，例如你在使用泛型的时候未指定类型用法： @SupressWarnings(value={"unchecked"}).. 代码Java 中还提供了四种元注释，专门负责注释其他的注释@Target 表示该注释可以用于什么地方。可用的 ElementType 参数包括：CONSTRUCTOR : 构造器的声明FIELD : 域声明 ( 包括 enum 实例 )LOCAL_VARIABLE : 局部变量声明METHOD : 方法声明PACKAGE : 包声明PARAMETER : 参数声明TYPE : 类、接口 ( 包括注解类型 ) 或 enum 声明@Retention 表示需要在什么级别保存该注释信息。可选的 RetentionPoicy 参数包括：SOURCE : 注释将被编译器丢掉CLASS : 注释在 class 文件中可用，但会被 VM 丢弃RUNTIME : VM 将在运行时也保留注释，因此可以通过反射机制读取注释的信息。@Documented 将注释包含在 JavaDoc 中@Inheried 允许子类继承父类中的注释。

java中常用注解分别是什么及汉语意思!

Annotation(注解)是JDK5.0及以后版本引入的。它可以用于创建文档，跟踪代码中的依赖性，甚至执行基本编译时检查。注释是以‘@注释名’在代码中存在的，根据注释参数的个数，我们可以将注释分为：标记注释、单值注释、完整注释三类。它们都不会直接影响到程序的语义，只是作为注释（标识）存在，我们可以通过反射机制编程实现对这些元数据的访问。另外，你可以在编译时选择代码里的注释是否只存在于源代码级，或者它也能在class文件中出现。

元数据的作用

如果要对于元数据的作用进行分类，目前还没有明确的定义，不过我们可以根据它所起的作用，大致可分为三类：

编写文档：通过代码里标识的元数据生成文档。

代码分析：通过代码里标识的元数据对代码进行分析。

编译检查：通过代码里标识的元数据让编译器能实现基本的编译检查。

基本内置注解

@Override java中覆写

@Deprecated的作用是对不应该在使用的方法添加注释，当编程人员使用这些方法时，将会在编译时显示提示信息，它与javadoc里的

@deprecated标记有相同的功能，准确的说，它还不如javadoc

@deprecated，因为它不支持参数

@SuppressWarnings,其参数有：

deprecation，使用了过时的类或方法时的警告

unchecked，执行了未检查的转换时的警告

fallthrough，当 Switch 程序块直接通往下一种情况而没有 Break 时的警告

path，在类路径、源文件路径等中有不存在的路径时的警告

serial，当在可序列化的类上缺少 serialVersionUID 定义时的警告

finally ，任何 finally 子句不能正常完成时的警告

all，关于以上所有情况的警告

自定义注释

它类似于新创建一个接口类文件，但为了区分，我们需要将它声明为@interface,如：public @interface NewAnnotation {}............

云南java课程分享分布式限流的运行原理

分布式编程架构技术我们在前几期的文章中已经给大家简单分析过很多次了，今天我们就一起来了解一下API网关分布式限流的运行原理都有哪些。

API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID,IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。

限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理。

下面讨论我们应该采用redis的哪一种分布式锁的方案：

由于redis事务要得到锁的效果需要在高TPS时会产生大量的无效的访问请求，所以不建议在这种场景下使用。

SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题，同时也有异步复制master数据到slave的问题。相比lua方案会产生更多的不稳定性。

我建议采用lua的方案来实施分布式锁，因为都是单进程单线程的执行，因此在TPS上和二种方案没有大的区别，而且由于只是一个lua脚本在执行，甚至是可能纯lua执行可能会有更高的TPS。当然是lua脚本中可能还是会去设置过期时间，但是应用server宕机并不会影响到redis中的锁。当然master异步复制的问题还是有，但是并不会造成问题，因为数据只会有1个lua脚本执行问题，下一个执行就正常了。

在实现方案的时候使用了Jedis库，云南java课程认为有一些问题在方案的实现层面我已经去做过验证了，可能也会是读者的疑问。

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