自定义redission装配和集成分布式开源限流业务组件ratelimiter-spring-boot-starter的正确姿势
文章目录
1.说明1.1 pom依赖1.2 引入redisson不引入redisson-spring-boot-starter依赖1.3 引入redisson-spring-boot-starter不引入redisson,启动类排除redisson-spring-boot-starter的自动装配
2.自定义redission装配2.1 RedissonLockProperties2.2 RedissonLockAutoConfiguration2.4 RedisConfig2.3 nacos配置
3.集成分布式开源限流组件ratelimiter-spring-boot-starter3.1 引入依赖3.2 nacos配置3.3 基础使用3.3.1 在需要加限流逻辑的方法上，添加注解 @RateLimit3.3.2 @RateLimit 注解说明3.3.3 限流的粒度，限流 key3.3.4 触发限流后的行为
3.4 进阶用法3.4.1 自定义限流的 key3.4.1.1 @RateLimitKey 的方式3.4.1.2 指定 keys 的方式3.4.1.3 自定义 key 获取函数
3.4.2 自定义限流后的行为3.4.2.1 配置响应内容3.4.2.2 自定义限流触发异常处理器3.4.2.3 自定义触发限流处理函数，限流降级
3.4.3 动态设置限流大小3.4.3.1 rateExpression 的使用
3.5 直接使用限流器服务-RateLimiterService3.6压力测试3.7版本更新3.7.1 (v1.1.1）版本更新内容3.7.2（v1.2）版本更新内容3.7.3（v1.3）版本更新内容
4.总结
1.说明
1.1 pom依赖
由于使用了redisson-spring-boot-starter，在自定义redisson装配的时候会被redisson-spring-boot-starter里面的start默认装配了，同时在使用开源分布式限流组件ratelimiter-spring-boot-starter的时候，这个里面也会自动装配一个redisson，所以就会产生冲突，容器中会有2个redisson的bean从而导致报错，所以解决办法是移除redisson-spring-boot-starter的依赖，加入redisson的依赖，或者不加redisson的依赖，redisson-spring-boot-starter里面包含了redisson-spring-boot-starter的依赖，是在启动类上将redisson-spring-boot-starter的start排除：
1.2 引入redisson不引入redisson-spring-boot-starter依赖
redisson
https://github.com/redisson/redisson#quick-start
1.3 引入redisson-spring-boot-starter不引入redisson,启动类排除redisson-spring-boot-starter的自动装配
@SpringBootApplication(exclude = {
RedissonAutoConfiguration.class})
@EnableTransactionManagement
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
此时启动容器中还是会有2个redisson的bean，所以需要自定义装配一个，然后加上@Primary为主的redisson
2.自定义redission装配
2.1 RedissonLockProperties
package xxx.config;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "redisson.lock.config")
public class RedissonLockProperties {
private String address;
private String password;
/**
* 1.single
* 2.master
* 3.sentinel
* 4.cluster
*/
private int mode = 1;
/**
* 在master模式下需配置这个
*/
private String masterAddress;
/**
* 在master模式下需配置这个
*/
private String[] slaveAddress;
/**
* 在sentinel模式下需配置这个
*/
private String masterName;
/**
* 在sentinel模式下需配置这个
*/
private String[] sentinelAddress;
/**
* 在cluster模式下需配置这个
*/
private String[] nodeAddress;
private int database = 5;
private int poolSize = 64;
private int idleSize = 24;
private int connectionTimeout = 10000;
private int timeout = 3000;
}
2.2 RedissonLockAutoConfiguration
package xx.config;
import jodd.util.StringUtil;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.ClusterServersConfig;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.MasterSlaveServersConfig;
import org.redisson.config.SentinelServersConfig;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
/**
* 分布式锁自动化配置
*
* @author zlf
*/
@Configuration
@ConditionalOnClass(RedissonClient.class)
@EnableConfigurationProperties(RedissonLockProperties.class)
@ConditionalOnProperty(value = "redisson.lock.enabled", havingValue = "true")
public class RedissonLockAutoConfiguration {
private static Config singleConfig(RedissonLockProperties properties) {
Config config = new Config();
SingleServerConfig serversConfig = config.useSingleServer();
serversConfig.setAddress(properties.getAddress());
String password = properties.getPassword();
if (StringUtil.isNotBlank(password)) {
serversConfig.setPassword(password);
}
serversConfig.setDatabase(properties.getDatabase());
serversConfig.setConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setIdleConnectionTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setConnectTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setTimeout(properties.getTimeout());
return config;
}
private static Config masterSlaveConfig(RedissonLockProperties properties) {
Config config = new Config();
MasterSlaveServersConfig serversConfig = config.useMasterSlaveServers();
serversConfig.setMasterAddress(properties.getMasterAddress());
serversConfig.addSlaveAddress(properties.getSlaveAddress());
String password = properties.getPassword();
if (StringUtil.isNotBlank(password)) {
serversConfig.setPassword(password);
}
serversConfig.setDatabase(properties.getDatabase());
serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setIdleConnectionTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setConnectTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setTimeout(properties.getTimeout());
return config;
}
private static Config sentinelConfig(RedissonLockProperties properties) {
Config config = new Config();
SentinelServersConfig serversConfig = config.useSentinelServers();
serversConfig.setMasterName(properties.getMasterName());
serversConfig.addSentinelAddress(properties.getSentinelAddress());
String password = properties.getPassword();
if (StringUtil.isNotBlank(password)) {
serversConfig.setPassword(password);
}
serversConfig.setDatabase(properties.getDatabase());
serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setIdleConnectionTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setConnectTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setTimeout(properties.getTimeout());
return config;
}
private static Config clusterConfig(RedissonLockProperties properties) {
Config config = new Config();
ClusterServersConfig serversConfig = config.useClusterServers();
serversConfig.addNodeAddress(properties.getNodeAddress());
String password = properties.getPassword();
if (StringUtil.isNotBlank(password)) {
serversConfig.setPassword(password);
}
serversConfig.setMasterConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setMasterConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setSlaveConnectionPoolSize(properties.getPoolSize());
serversConfig.setSlaveConnectionMinimumIdleSize(properties.getIdleSize());
serversConfig.setIdleConnectionTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setConnectTimeout(properties.getConnectionTimeout());
serversConfig.setTimeout(properties.getTimeout());
return config;
}
@Bean
@Primary
public RedissonClient redissonClient(RedissonLockProperties properties) {
int mode = properties.getMode();
Config config = null;
switch (mode) {
case 1:
config = singleConfig(properties);
return Redisson.create(config);
case 2:
config = masterSlaveConfig(properties);
return Redisson.create(config);
case 3:
config = sentinelConfig(properties);
return Redisson.create(config);
case 4:
config = clusterConfig(properties);
return Redisson.create(config);
}
return null;
}
}
2.4 RedisConfig
这里采用jedis的连接池工厂来装配一个redisTemplateLimit，这个是上一篇文章中的一个配置,这里需要修改一下的，不然有可能会报错的
自定义注解实现Redis分布式锁、手动控制事务和根据异常名字或内容限流的三合一的功能
https://mp.weixin.qq.com/s/aW4PU_wlNVfzPc6uGFnndA
package xxx.config;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.support.PropertySourcesPlaceholderConfigurer;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericToStringSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import redis.clients.jedis.Protocol;
@Slf4j
@RefreshScope
@Component
public class RedisConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private String port;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
@Value("${spring.redis.database}")
private String database;
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-active}")
private String maxActive;
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-idle}")
private String maxIdle;
@Value("${spring.redis.jedis.pool.min-idle}")
private String minIdle;
//RedisConnectionFactory是这个spring-boot-starter-data-redis中的redis的连接工厂,如果不用jedis需要引入spring-boot-starter-data-redis即可，默认redisson-spring-boot-starter里面有这个依赖，如果没有redisson-spring-boot-starter需要引入spring-boot-starter-data-redis可以使用的
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate
// 定义泛型为
RedisTemplate
// 设置连接工厂
template.setConnectionFactory(factory);
// 定义 Json 序列化
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
// Json 转换工具
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
//方法二：解决jackson2无法反序列化LocalDateTime的问题
om.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
om.registerModule(new JavaTimeModule());
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// 定义 String 序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
@Bean
JedisPool redisPoolFactory() {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxTotal(Integer.valueOf(maxActive).intValue());
jedisPoolConfig.setMaxIdle(Integer.valueOf(maxIdle).intValue());
jedisPoolConfig.setMinIdle(Integer.valueOf(minIdle).intValue());
JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, host, Integer.valueOf(port).intValue(), Protocol.DEFAULT_TIMEOUT, password, database);
log.info("JedisPool注入成功！！");
log.info("redis地址：" + host + ":" + port);
return jedisPool;
}
@Bean
RedisTemplate
final RedisTemplate
template.setConnectionFactory(factory);
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(new GenericToStringSerializer<>(Long.class));
template.setValueSerializer(new GenericToStringSerializer<>(Long.class));
return template;
}
//springboot报错：Could not resolve placeholder ‘xxx‘ in value “${XXXX}
@Bean
public static PropertySourcesPlaceholderConfigurer placeholderConfigurer() {
PropertySourcesPlaceholderConfigurer placeholderConfigurer = new PropertySourcesPlaceholderConfigurer();
placeholderConfigurer.setIgnoreUnresolvablePlaceholders(true);
return placeholderConfigurer;
}
}
2.3 nacos配置
spring:
redis:
host: xxx
port: 6379
password: xxxx
database: 5
# jedis配置
jedis:
pool:
max-active: 200
max-idle: 20
max-wait: 2000
min-idle: 5
lettuce:
shutdown-timeout: 0ms
redisson:
lock:
enabled: true
config:
address: redis://xxx:6379
password: xxxx
3.集成分布式开源限流组件ratelimiter-spring-boot-starter
ratelimiter-spring-boot-starter
https://github.com/TapTap/ratelimiter-spring-boot-starter#ratelimiter-spring-boot-starter
3.1 引入依赖
maven
gradle
implementation 'com.github.taptap:ratelimiter-spring-boot-starter:1.3'
3.2 nacos配置
spring:
ratelimiter:
enabled: true
redis-address: redis://xxx:6379
redis-password: xxxx
response-body: "您请求的太快了,请慢点,不然会有点受不了哦!"
status-code: 500
3.3 基础使用
3.3.1 在需要加限流逻辑的方法上，添加注解 @RateLimit
如下所示：
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s")
public String get(String name) {
return "hello";
}
}
3.3.2 @RateLimit 注解说明
属性单位默认值是否必填描述modeenum（TIME_WINDOW/TOKEN_BUCKET）TIME_WINDOW否限流模式,目前可选时间窗口和令牌桶rateint无是时间窗口模式表示每个时间窗口内的请求数量、令牌桶模式表示每秒的令牌生产数量rateIntervalString1s否用于时间窗口模式，表示时间窗口rateExpressionString无否通过 EL 表达式从 Spring Config 上下文中获取 rate 的值，rateExpression 的优先级比 rate 高fallbackFunctionString无否自定义触发限流时的降级策略方法，默认触发限流会抛 RateLimitException 异常customKeyFunctionString无否自定义获取限流 key 的方法bucketCapacityint无否用于令牌桶模式，表示令牌桶的桶的大小，这个参数控制了请求最大并发数bucketCapacityExpressionString无否通过 EL 表达式从 Spring Config 上下文中获取 bucketCapacity 的值，bucketCapacityExpression 的优先级比 bucketCapacity 高requestedTokensint1否用于令牌桶模式，表示每次获取的令牌数，一般不用改动这个参数值，除非你知道你在干嘛
@RateLimit 注解可以添加到任意被 spring 管理的 bean 上，不局限于 controller ，service 、repository 也可以。在最基础限流功能使用上，以上三个步骤就已经完成了。
3.3.3 限流的粒度，限流 key
限流的粒度是通过限流的 key 来做的，在最基础的设置下，限流的 key 默认是通过方法名称拼出来的，规则如下：
key=RateLimiter_ + 类名 + 方法名
除了默认的 key 策略，ratelimiter-spring-boot-starter 充分考虑了业务限流时的复杂性，提供了多种方式。结合业务特征，达到更细粒度的限流控制。
3.3.4 触发限流后的行为
默认触发限流后 程序会返回一个 http 状态码为 429 的响应，响应值如下：
{
"code": 429,
"msg": "Too Many Requests"
}
同时，响应的 header 里会携带一个 Retry-After 的时间值，单位 s，用来告诉调用方多久后可以重试。当然这一切都是可以自定义的，进阶用法可以继续往下看
3.4 进阶用法
3.4.1 自定义限流的 key
自定义限流 key 有三种方式，当自定义限流的 key 生效时，限流的 key 就变成了（默认的 key + 自定义的 key）。下面依次给出示例
3.4.1.1 @RateLimitKey 的方式
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s")
public String get(@RateLimitKey String name) {
return "get";
}
}
@RateLimitKey 注解可以放在方法的入参上，要求入参是基础数据类型，上面的例子，如果 name = kl。那么最终限流的 key 如下：
key=RateLimiter_com.taptap.ratelimiter.web.TestController.get-kl
3.4.1.2 指定 keys 的方式
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s", keys = {"#name"})
public String get(String name) {
return "get";
}
@GetMapping("/hello")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s", keys = {"#user.name", "user.id"})
public String hello(User user) {
return "hello";
}
}
keys 这个参数比 @RateLimitKey 注解更智能，基本可以包含 @RateLimitKey 的能力，只是简单场景下，使用起来没有 @RateLimitKey 那么便捷。keys 的语法来自 spring 的 Spel ，可以获取对象入参里的属性，支持获取多个，最后会拼接起来。使用过 spring-cache 的同学可能会更加熟悉 如果不清楚 Spel 的用法，可以参考 spring-cache 的注解文档
3.4.1.3 自定义 key 获取函数
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s", customKeyFunction = "keyFunction")
public String get(String name) {
return "get";
}
public String keyFunction(String name) {
return "keyFunction" + name;
}
}
当 @RateLimitKey 和 keys 参数都没法满足时，比如入参的值是一个加密的值，需要解密后根据相关明文内容限流。可以通过在同一类里自定义获取 key 的函数，这个函数要求和被限流的方法入参一致，返回值为 String 类型。返回值不能为空，为空时，会回退到默认的 key 获取策略。
3.4.2 自定义限流后的行为
3.4.2.1 配置响应内容
spring.ratelimiter.enabled=true
spring.ratelimiter.response-body=Too Many Requests
spring.ratelimiter.status-code=509
添加如上配置后，触发限流时，http 的状态码就变成了 509 。响应的内容变成了 Too Many Requests 了
3.4.2.2 自定义限流触发异常处理器
默认的触发限流后，限流器会抛出一个异常，限流器框架内定义了一个异常处理器来处理。自定义限流触发处理器，需要先禁用系统默认的限流触发处理器，禁用方式如下：
spring.ratelimiter.exceptionHandler.enable=false
然后在项目里添加自定义处理器，如下：
@ControllerAdvice
public class RateLimitExceptionHandler {
private final RateLimiterProperties limiterProperties;
public RateLimitExceptionHandler(RateLimiterProperties limiterProperties) {
this.limiterProperties = limiterProperties;
}
@ExceptionHandler(value = RateLimitException.class)
@ResponseBody
public String exceptionHandler(HttpServletResponse response, RateLimitException e) {
response.setStatus(limiterProperties.getStatusCode());
response.setHeader("Retry-After", String.valueOf(e.getRetryAfter()));
return limiterProperties.getResponseBody();
}
}
3.4.2.3 自定义触发限流处理函数，限流降级
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@GetMapping("/get")
@RateLimit(rate = 5, rateInterval = "10s", fallbackFunction = "getFallback")
public String get(String name) {
return "get";
}
public String getFallback(String name) {
return "Too Many Requests" + name;
}
}
这种方式实现和使用和 2.1.3、自定义 key 获取函数类似。但是多一个要求，返回值的类型需要和原限流函数的返回值类型一致，当触发限流时，框架会调用 fallbackFunction 配置的函数执行并返回，达到限流降级的效果
3.4.3 动态设置限流大小
3.4.3.1 rateExpression 的使用
从 v1.2 版本开始，在 @RateLimit 注解里新增了属性 rateExpression。该属性支持 Spel 表达式从 Spring 的配置上下文中获取值。 当配置了 rateExpression 后，rate 属性的配置就不生效了。使用方式如下：
@GetMapping("/get2")
@RateLimit(rate = 2, rateInterval = "10s", rateExpression = "${spring.ratelimiter.max}")
public String get2(){
return"get";
}
集成 apollo 等配置中心后，可以做到限流大小的动态调整在线热更。
3.5 直接使用限流器服务-RateLimiterService
从 v1.3 版本开始，限流器框架内部提供了一个限流器服务，可以直接使用。当使用 RateLimiterService 后，则不用关心限流注解的逻辑了，所有限流逻辑都可以高度定制，如下：
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
@Autowired
private RateLimiterService limiterService;
@GetMapping("/limiterService/time-window")
public String limiterServiceTimeWindow(String key) {
Rule rule = new Rule(Mode.TIME_WINDOW); // 限流策略,设置为时间窗口
rule.setKey(key); //限流的 key
rule.setRate(5); //限流的速率
rule.setRateInterval(10); //时间窗口大小，单位为秒
Result result = limiterService.isAllowed(rule);
if (result.isAllow()) { //如果允许访问
return "ok";
} else {
//触发限流
return "no";
}
}
@GetMapping("/limiterService/token-bucket")
public String limiterServiceTokenBucket(String key) {
Rule rule = new Rule(Mode.TOKEN_BUCKET); // 限流策略,设置为令牌桶
rule.setKey(key); //限流的 key
rule.setRate(5); //每秒产生的令牌数
rule.setBucketCapacity(10); //令牌桶容量
rule.setRequestedTokens(1); //请求的令牌数
Result result = limiterService.isAllowed(rule);
if (result.isAllow()) { //如果允许访问
return "ok";
} else {
//触发限流
return "no";
}
}
}
3.6压力测试
压测工具 wrk： https://github.com/wg/wrk测试环境: 8 核心 cpu ，jvm 内存给的 -Xms2048m -Xmx2048m ，链接的本地的 redis
#压测数据
kldeMacBook-Pro-6:ratelimiter-spring-boot-starter kl$ wrk -t16 -c100 -d15s --latency http://localhost:8080/test/wrk
Running 15s test @ http://localhost:8080/test/wrk
16 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 6.18ms 20.70ms 281.21ms 98.17%
Req/Sec 1.65k 307.06 2.30k 76.44%
Latency Distribution
50% 3.57ms
75% 4.11ms
90% 5.01ms
99% 115.48ms
389399 requests in 15.03s, 43.15MB read
Requests/sec: 25915.91
Transfer/sec: 2.87MB
压测下，所有流量都过限流器，qps 可以达到 2w+。
3.7版本更新
3.7.1 (v1.1.1）版本更新内容
1、触发限流时，header 的 Retry-After 值，单位由 ms ，调整成了 s
3.7.2（v1.2）版本更新内容
1、触发限流时，响应的类型从 text/plain 变成了 application/json2、优化了限流的 lua 脚本，将原来的两步 lua 脚本请求，合并成了一个，减少了和 redis 的交互3、限流的时间窗口大小，支持 Spel 从 Spring 的配置上下文中获取，结合 apollo 等配置中心后，支持规则的动态下发热更新
3.7.3（v1.3）版本更新内容
1、配置策略变化，不在从应用的上下文中获取 Redis 数据源，而是必须配置。但是配置的数据源在 Spring 上下文中声明了 rateLimiterRedissonBeanName，应用也可以获取使用2、代码重构，新增了令牌桶的限流策略支持3、抽象了限流器服务 RateLimiterService，并在 Spring 上下文中声明了，应用可以直接注入使用
4.总结
这个也是在生产实践后遇到的坑的一个总结，ratelimiter-spring-boot-starter、redisson-spring-boot-starter同时使用会有冲突，已经RedisTemplate装配上一篇文章的redisConfig配置会有报错，所以这篇文章做了一个代码调整，总结和分享，也是方便以后快速使用，不至于搞半天，所以总结成文是很有必要的，也是对以后的一种方便，ratelimiter-spring-boot-starter开源分布式限流组件(偏业务)的使用也是非常简单，参看官网就可以学会的，源码写的也是很好的，就不需要自己重复的去制造轮子了，有这种开源好用的轮子直接拿来使用解决业务的燃眉之急，ratelimiter-spring-boot-starter可以针对一个接口使用令牌桶（接口总体上的限流）限流 + 时间窗口限流（针对一个用户主键key，用户唯一标识，对这个用户限制在3s内只能点击一次的操作，防止重复点击） + redisson分布式锁（比如说锁一个用户唯一标识3s钟释放锁，这里存在一个问题就是3s内执行的太快就容易点击多次，取决于用户3s内的手续和接口每次执行的快慢）,经过这3个步骤，就可以让系统接口的具有3保险，也就是系统接口鲁棒性得到了大大的增强，希望我的分享对你有帮助，请一键三连，么么么哒！
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