JAVA接口調用限速器

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1、并發限速

2、串行限速??

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需求：批量調用第三方ERP接口，對方接口限流時，減緩調用速率。

1、并發限速


@Slf4j
@RestController
public class ApiCallTask {//第三方接口@Resourceprivate ErpService erpService;//異步線程池@Resourceprivate ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;//定時調度器@Resourceprivate ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler;private static final BlockingQueue<Seller> sellerQueue = new LinkedBlockingQueue<>(1000);private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(200.0 / 60.0);private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();private static final int MAX_RETRY_COUNT = 5;private static final int BATCH_SIZE = 10;@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")@RequestMapping(value = "/jobAfterSalesSync")public ResponseEntity<String> jobAfterSalesSync() {log.info("開始同步商家售后數據...");Map<String, String> queryMap = Maps.newHashMap();queryMap.put("status", "2");List<商家seller> sellerList = erpService.getSellerList(queryMap);List<商家seller> sellerList = sellerList  != null ? sellerList  : new ArrayList<>();log.info("共 {} 個商家待處理", sellerList.size());for (Seller seller : sellerList) {if (!sellerQueue.offer(seller)) {log.warn("隊列已滿，商家 {} 未加入隊列", seller.getSellerName());} else {log.debug("商家 {} 已加入隊列", seller.getSellerName());}}processBatch(); // 啟動分批處理log.info("任務已提交，線程池活躍線程數: {}", taskExecutor.getActiveCount());return ResponseEntity.ok("任務已觸發");}/*** 異步處理任務* taskScheduler與rateLimiter的分工*      processBatch 中每批完成后等待 3 秒再調度下一批，這是批次之間的宏觀控制。Instant.now().plusSeconds(3)*      rateLimiter.acquire()：在每批內部的 10 個任務中，控制每個 API 調用的微觀速率。* 隊列作用*      processBatch 在每次批次完成后檢查 sellerQueue.isEmpty()。如果隊列非空，通過 taskScheduler.schedule 調度下一次 processBatch，形成遞歸調用。保證所有seller都被處理*      限流（801）時，handleRetry 確保 Seller 被重新加入 sellerQueue。即使隊列滿，也通過延遲重試保證任務不丟失。* CompletableFuture作用*      CompletableFuture 是對傳統 Future 的增強，支持鏈式調用、異常處理和任務組合,用于異步執行 callErpApi，實現每批 10 個 Seller 的并發處理。*      將 callErpApi 的執行從主線程中分離出來，提交給線程池（如 taskExecutor）異步運行。*      submit 方法返回一個 Future 對象（這里未使用返回值），表示任務已交給線程池處理。*      CompletableFuture.runAsync 創建異步任務，執行 callErpApi。在批處理中，每個 Seller 的 API 調用是獨立的異步任務。*      futures 收集所有任務的 CompletableFuture 實例。*      使用 CompletableFuture.allOf 等待一批任務全部完成，然后觸發后續操作（如調度下一批）。*      通過 .exceptionally 或 .whenComplete 處理異步任務中的異常，確保任務鏈不會因錯誤中斷。* taskExecutor 的整體作用*      異步執行：*      將 processBatch 和 callErpApi 從主線程（定時任務或 HTTP 請求線程）中分離出來，避免阻塞主線程。*      例如，HTTP 請求可以快速響應，而實際處理在后臺進行。*      并發處理：*      在 processBatch 中，10 個 callErpApi 任務可以并行執行（取決于線程池大小），提高處理效率。*      例如，如果線程池核心線程數為 10，則每批 10 個任務可以同時運行。*      與 taskScheduler 的分工：*      taskExecutor：負責執行具體的任務（processBatch 和 callErpApi）。*      taskScheduler：負責調度任務的執行時間（例如批次間隔 3 秒或限流重試延遲）。*      與代碼目標的關系*      分批執行：taskExecutor 使每批 10 個任務并發運行。*      持續執行：與 taskScheduler 配合，確保隊列非空時任務持續調度。*      限流控制：rateLimiter 限制速率，taskExecutor 提供并發支持，二者結合實現高效且受控的處理。*/private void processBatch() {if (sellerQueue.isEmpty()) {log.info("隊列處理完成，剩余大小: {}", sellerQueue.size());return;}List<Seller> batch = new ArrayList<>();int drained = sellerQueue.drainTo(batch, BATCH_SIZE); // 取出最多 10 個,出隊log.info("從隊列中取出 {} 個元素，開始處理", drained);List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>();/**** 對于每批的 10 個 Seller，使用 CompletableFuture.runAsync 將 callErpApi(seller) 提交到 taskExecutor 執行。* runAsync 的第二個參數指定了執行器（taskExecutor），確保這些任務在 taskExecutor 的線程池中并行運行。*/for (Seller seller : batch) {CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> callErpApi(seller), taskExecutor);futures.add(future);}// 等待當前批次所有任務完成。在批次完成后執行回調，檢查隊列并調度下一次 processBatch（延遲 3 秒）。CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).whenComplete((result, throwable) -> {if (throwable != null) {log.error("批處理異常: {}", throwable.getMessage());}log.info("完成一批處理，剩余隊列大小: {}", sellerQueue.size());if (!sellerQueue.isEmpty()) {// 只要 sellerQueue 中還有元素，processBatch 會在每次批次完成后通過 taskScheduler.schedule 重新調用自己。//限流（801 錯誤）時，handleRetry 會將 Seller 重新加入 sellerQueue，保持隊列非空。//每次批次完成后，只要隊列非空，就延遲 3 秒調度下一批，直到隊列為空。taskScheduler.schedule(this::processBatch, Instant.now().plusSeconds(3));} else {log.info("隊列已空，任務結束");}});}//調用ERP接口private void callErpApi(Seller seller) {rateLimiter.acquire();try {String response = request(seller);if (StringUtils.isBlank(response)) {log.info("商家 {} 處理成功（隊列剩余: {}）", seller.getSellerName(), sellerQueue.size());} else {JsonNode jsonResponse = objectMapper.readTree(response);if (jsonResponse.has("code") && jsonResponse.get("code").asInt() == 801) {int waitTime = extractWaitTime(jsonResponse.get("message").asText());log.warn("限流，商家 {} 暫停 {} 秒后重試", seller.getSellerName(), waitTime);//限流時，sellerQueue.offer(seller) 嘗試入隊。如果隊列滿，延遲 waitTime 秒后重試。handleRetry(seller, waitTime);} else {log.warn("其他錯誤，商家: {}, 接口返回: {}，視為成功", seller.getSellerName(), response);}}} catch (Exception e) {log.error("API 調用異常，商家: {}，視為成功", seller.getSellerName(), e);}}//重試處理private void handleRetry(Seller seller, int waitTime) {if (seller.getRetryCount() < MAX_RETRY_COUNT) {seller.incrementRetry();boolean requeued = sellerQueue.offer(seller);//入隊if (requeued) {log.info("商家 {} 重試次數: {}，已重新入隊，等待下次批處理", seller.getSellerName(), seller.getRetryCount());} else {log.warn("隊列已滿，商家 {} 延遲 {} 秒后重試", seller.getSellerName(), waitTime);taskScheduler.schedule(() -> handleRetry(seller, waitTime), Instant.now().plusSeconds(waitTime));}} else {log.error("商家 {} 達到最大重試次數 {}，丟棄", seller.getSellerName(), MAX_RETRY_COUNT);}}//獲取限速接口中等待時間private static int extractWaitTime(String message) {Pattern pattern = Pattern.compile("(\\d+)\\s*秒");Matcher matcher = pattern.matcher(message);return matcher.find() ? Integer.parseInt(matcher.group(1)) : 30;}//請求接口public String request(Seller seller) {Map<String, Object> params = Maps.newHashMap();String[] range = DateUtil.getDateRange(14);params.put("limit", 200);params.put("page", 1);params.put("start_time", range[0]);params.put("end_time", range[1]);params.put("shop_nick", seller.getSellerName());try {String result = erpService.afterSalesData(params);return  result != null ? result  : "";} catch (Exception e) {log.error("請求 API 失敗，商家: {}", seller.getSellerName(), e);return "{}";}}}

2、串行限速??

以上代碼仍然有限速問題，調用接口限速頻率太高，改造并優化。


@Slf4j
@RestController
public class ErpApiCallTask {@Resourceprivate ErpService erpService;@Resourceprivate ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor;@Resourceprivate ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler;private static final BlockingQueue<Seller> sellerQueue = new LinkedBlockingQueue<>(1000);private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1.0 / 5.0); // 每 5 秒 1 次private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();private static final int MAX_RETRY_COUNT = 5;private static final long WAIT_INTERVAL = 30000; // 等待 30 秒檢查新入隊元素@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")@RequestMapping(value = "/jobAfterSalesSync")public ResponseEntity<String> jobAfterSalesSync() {log.info("開始從ERP系統同步商家售后數據...");Map<String, String> queryMap = Maps.newHashMap();queryMap.put("status", "2");List<商家seller> sellerList = erpService.getSellerList(queryMap);log.info("共 {} 個商家待處理", sellerList.size());for (Seller seller : sellerList) {if (!sellerQueue.offer(seller)) {log.warn("隊列已滿，商家 {} 未加入隊列，當前隊列大小: {}", seller.getSellerName(), sellerQueue.size());} else {log.debug("商家 {} 已加入隊列，當前隊列大小: {}", seller.getSellerName(), sellerQueue.size());}}log.info("隊列初始化完成，當前隊列大小: {}", sellerQueue.size());// 異步啟動處理taskExecutor.submit(this::processQueue);log.info("任務已提交，線程池活躍線程數: {}", taskExecutor.getActiveCount());return ResponseEntity.ok("任務已觸發");}/*** 串行處理隊列，使用 RateLimiter 控制每 5 秒 1 次調用，隊列為空時等待新入隊元素* 移除批處理和并發：原代碼按批次處理（每次 10 個），并通過 CompletableFuture 并發執行。現在改為 processQueue，串行處理隊列中的每個 Seller。* 移除 CompletableFuture：不需要并發，直接在單線程中順序調用 callErpApi。* 串行執行：使用 orderQueue.poll() 逐個取出 Seller，每次處理一個后等待 5 秒。* 保留 taskExecutor.submit：異步啟動處理，避免阻塞主線程（定時任務或 HTTP 請求）。處理邏輯在后臺線程中串行執行。* 使用 RateLimiter 控制速率，在每次調用 callErpApi 前獲取令牌，確保5秒最多 1 次調用。* 相比 Thread.sleep(1000)，RateLimiter 更靈活，能動態調整速率并處理突發請求。* 限流處理，限流（801）時，延遲 waitTime 秒后重新入隊。隊列滿時遞歸重試，確保任務不丟失。* 新增等待機制：當 orderQueue.isEmpty() 時，不直接退出，而是等待 WAIT_INTERVAL（秒），然后再次檢查隊列。如果等待后隊列仍為空，設置 hasMoreTasks = false，結束循環；否則繼續處理。* 新增標志變量 hasMoreTasks：用布爾變量控制外層循環，避免無限等待。*/private void processQueue() {boolean hasMoreTasks = true;while (hasMoreTasks) {if (!sellerQueue.isEmpty()) {log.info("開始處理隊列，當前隊列大小: {}", sellerQueue.size());Seller seller = sellerQueue.poll(); // 取出隊列頭部元素，if (seller != null) {log.info("從隊列中取出商家: {}，剩余隊列大小: {}", seller.getSellerName(), sellerQueue.size());rateLimiter.acquire(); // 獲取令牌，控制速率callErpApi(seller);}} else {log.info("隊列當前為空，等待 {} 毫秒檢查新入隊元素", WAIT_INTERVAL);try {Thread.sleep(WAIT_INTERVAL); // 等待一段時間，檢查是否有新元素} catch (InterruptedException e) {log.error("等待被中斷", e);Thread.currentThread().interrupt();}if (sellerQueue.isEmpty()) {log.info("等待后隊列仍為空，任務結束");hasMoreTasks = false; // 隊列仍為空，結束循環} else {log.info("檢測到新入隊元素，繼續處理，當前隊列大小: {}", sellerQueue.size());}}}log.info("隊列處理完成，剩余大小: {}", sellerQueue.size());}private void callErpApi(Seller seller) {try {String response = request(seller);if (StringUtils.isBlank(response)) {log.info("商家 {} 處理成功，當前隊列大小: {}", seller.getSellerName(), sellerQueue.size());} else {JsonNode jsonResponse = objectMapper.readTree(response);if (jsonResponse.has("code") && jsonResponse.get("code").asInt() == 801) {int waitTime = extractWaitTime(jsonResponse.get("message").asText());log.warn("限流，商家 {} 暫停 {} 秒后重試，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), waitTime, sellerQueue.size());handleRetry(seller, waitTime);} else {log.warn("其他錯誤，商家: {}，接口返回: {}，視為成功，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), response, sellerQueue.size());}}} catch (Exception e) {log.error("API 調用異常，商家: {}，視為成功，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), sellerQueue.size(), e);}}private void handleRetry(Seller seller, int waitTime) {if (seller.getRetryCount() < MAX_RETRY_COUNT) {seller.incrementRetry();// 延遲 waitTime 秒后重新入隊taskScheduler.schedule(() -> {boolean requeued = sellerQueue.offer(seller);if (requeued) {log.info("商家 {} 重試次數: {}，已重新入隊，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), seller.getRetryCount(), sellerQueue.size());} else {log.warn("隊列已滿，商家 {} 延遲 {} 秒后重試，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), waitTime, sellerQueue.size());handleRetry(seller, waitTime); // 遞歸重試}}, Instant.now().plusSeconds(waitTime));} else {log.error("商家 {} 達到最大重試次數 {}，丟棄，當前隊列大小: {}",seller.getSellerName(), MAX_RETRY_COUNT, sellerQueue.size());}}private static int extractWaitTime(String message) {Pattern pattern = Pattern.compile("(\\d+)\\s*秒");Matcher matcher = pattern.matcher(message);return matcher.find() ? Integer.parseInt(matcher.group(1)) : 30;}public String request(Seller seller) {Map<String, Object> params = Maps.newHashMap();String[] range = DateUtil.getDateRange(14);params.put("limit", 200);params.put("page", 1);params.put("start_time", range[0]);params.put("end_time", range[1]);params.put("shop_nick", seller.getSellerName());try {String result = erpService.afterSalesSyncHandler(params);return result  != null ? result  : "";} catch (Exception e) {log.error("請求 API 失敗，商家: {}", seller.getSellerName(), e);return "{}";}}}

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