一. 前言

ASP.NET Core Web API 接口限流、限制接口并发数量，我也不知道自己写的有没有问题，抛砖引玉。

二. 需求

写了一个接口，参数可以传多个人员，也可以传单个人员，时间范围限制最长一个月。简单来说，当传单个人员时，接口耗时很短，当传多个人员时，一般人员会较多，接口耗时较长，一般耗时几秒。
当传多个人员时，并发量高时，接口的耗时就很长了，比如100个用户并发请求，耗时可长达几十秒，甚至1分钟。
所以需求是，当传单个人员时，不限制。当传多个人员时，限制并发数量。如果并发用户数少于限制数，那么所有用户都能成功。如果并发用户数，超出限制数，那么超出的用户请求失败，并提示"当前进行XXX查询的用户太多，请稍后再试"。
这样也可以减轻被请求的ES集群的压力。

三. 说明

使用的是.NET6
我知道有人写好了RateLimit中间件，但我暂时还没有学会怎么使用，能否满足我的需求，所以先自己实现一下。

四. 效果截图

下面是使用jMeter并发测试时，打的接口日志：

五. 代码

1. RateLimitInterface

接口参数的实体类要继承该接口

using JsonA = Newtonsoft.Json;
using JsonB = System.Text.Json.Serialization;
namespace Utils
{
    /// <summary>
    /// 限速接口
    /// </summary>
    public interface RateLimitInterface
    {
        /// <summary>
        /// 是否限速
        /// </summary>
        [JsonA.JsonIgnore]
        [JsonB.JsonIgnore]
        bool IsLimit { get; }
    }
}

2. 接口参数实体类

继承RateLimitInterface接口，并实现IsLimit属性

public class XxxPostData : RateLimitInterface
{
    ...省略
    /// <summary>
    /// 是否限速
    /// </summary>
    [JsonA.JsonIgnore]
    [JsonB.JsonIgnore]
    public bool IsLimit
    {
        get
        {
            if (peoples.Count > 2) //限速条件，自己定义
            {
                return true;
            }
            return false;
        }
    }
}

3. RateLimitAttribute

作用：标签打在接口方法上，并设置并发数量

namespace Utils
{
    /// <summary>
    /// 接口限速
    /// </summary>
    public class RateLimitAttribute : Attribute
    {
        private Semaphore _sem;
        public Semaphore Sem
        {
            get
            {
                return _sem;
            }
        }
        public RateLimitAttribute(int limitCount = 1)
        {
            _sem = new Semaphore(limitCount, limitCount);
        }
    }
}

4. 使用RateLimitAttribute

标签打在接口方法上，并设置并发数量。
服务器好像是24核的，并发限制为8应该没问题。

[HttpPost]
[Route("[action]")]
[RateLimit(8)]
public async Task<List<XxxInfo>> Query([FromBody] XxxPostData data)
{
    ...省略
}

5. 限制接口并发量的拦截器RateLimitFilter

/// <summary>
/// 接口限速
/// </summary>
public class RateLimitFilter : ActionFilterAttribute
{
    public override async Task OnActionExecutionAsync(ActionExecutingContext context, ActionExecutionDelegate next)
    {
        Type controllerType = context.Controller.GetType();
        object arg = context.ActionArguments.Values.ToList()[0];
        var rateLimit = context.ActionDescriptor.EndpointMetadata.OfType<RateLimitAttribute>().FirstOrDefault();
        bool isLimit = false; //是否限速
        if (rateLimit != null && arg is RateLimitInterface) //接口方法打了RateLimitAttribute标签并且参数实体类实现了RateLimitInterface接口时才限速，否则不限速
        {
            RateLimitInterface model = arg as RateLimitInterface;
            if (model.IsLimit) //满足限速条件
            {
                isLimit = true;
                Semaphore sem = rateLimit.Sem;
                if (sem.WaitOne(0)) //注意：超时时间为0，表示不等待
                {
                    try
                    {
                        await next.Invoke();
                    }
                    catch
                    {
                        throw;
                    }
                    finally
                    {
                        sem.Release();
                    }
                }
                else
                {
                    var routeList = context.RouteData.Values.Values.ToList();
                    routeList.Reverse();
                    var route = string.Join('/', routeList.ConvertAll(a => a.ToString()));
                    var msg = $"当前访问{route}接口的用户数太多，请稍后再试";
                    LogUtil.Info(msg);
                    context.Result = new ObjectResult(new ApiResult
                    {
                        code = (int)HttpStatusCode.ServiceUnavailable,
                        message = "当前查询的用户太多，请稍后再试。"
                    });
                }
            }
        }
        if (!isLimit)
        {
            await next.Invoke();
        }
    }
}

上述代码说明：sem.WaitOne(0)这个超时时间，最好是0，即不等待，否则高并发下会有问题。SemaphoreSlim的异步wait没试过。如果超时时间大于0，意味着，高并发下，会有大量的等待，异步等待也是等待。
SemaphoreSlim短时间是自旋，想象一下一瞬间产生大量自旋会怎么样？所以最好不等待，如果要等待，那代码还得再研究研究，经过测试才能用。

6. 注册拦截器

//拦截器
builder.Services.AddMvc(options =>
{
    ...省略
    options.Filters.Add<RateLimitFilter>();
});

六. 使用jMeter进行压力测试

测试结果：

被限速的接口，满足限速条件的调用并发量大时，部分用户成功，部分用户提示当前查询的人多请稍后再试。但不影响未满足限速条件的传参调用，也不影响其它未限速接口的调用。
测试的所有接口、所有查询参数条件的调用，耗时稳定，大量并发时，不会出现接口耗时几十秒甚至1分钟的情况。

七. 同时测试三个接口

测试三个接口，一个是触发限流的A接口，一个是未触发限流的A接口，一个是未被限流的B接口。

jMeter测试设置

触发限流的A接口，并发量设置为200：

未触发限流的A接口以及未被限流的B接口，并发量设置为1：

测试日志截图

截图说明：可以看到被限流接口共1000次调用，只有大约40次调用是成功的，剩下的返回请稍后再试。

截图说明：实际上触发限流的接口，并发量为8，压力依然很大，会拖慢自身以及其它接口，当触发限流的接口请求结束时，其它接口访问速度才正常。

八. 实际情况

这种接口计算量大，是难以支持高并发的，需要限流。争取客户的理解，仅支持少量用户在同一时间查询。
实际上只要用户错开几秒访问，接口的耗时就很正常。问题是，如何错开几秒呢？当用户看到"请稍后再试"的提示，关闭提示，重新点击查询，就可以错开了。如果一次两次不行，就多点几次查询。

九. 后续

修改为使用SemaphoreSlim类，这样可以异步等待
RateLimitAttribute类增加了超时时间属性

代码如下：

1. RateLimitAttribute

/// <summary>
/// 接口限速
/// </summary>
public class RateLimitAttribute : Attribute
{
    private SemaphoreSlim _sem;
    public SemaphoreSlim Sem
    {
        get
        {
            return _sem;
        }
    }
    /// <summary>
    /// 超时时间(单位:毫秒)
    /// </summary>
    private int _timeout;
    /// <summary>
    /// 超时时间(单位:毫秒)
    /// </summary>
    public int Timeout
    {
        get
        {
            return _timeout;
        }
    }
    /// <summary>
    /// 接口限速
    /// </summary>
    /// <param name="limitCount">限制并发数量</param>
    /// <param name="timeout">超时时间(单位:秒)</param>
    public RateLimitAttribute(int limitCount = 1, int timeout = 0)
    {
        _sem = new SemaphoreSlim(limitCount, limitCount);
        _timeout = timeout * 1000;
    }
}

2. RateLimitFilter

/// <summary>
/// 接口限速
/// </summary>
public class RateLimitFilter : ActionFilterAttribute
{
    public override async Task OnActionExecutionAsync(ActionExecutingContext context, ActionExecutionDelegate next)
    {
        Type controllerType = context.Controller.GetType();
        object arg = context.ActionArguments.Values.ToList()[0];
        var rateLimit = context.ActionDescriptor.EndpointMetadata.OfType<RateLimitAttribute>().FirstOrDefault();
        bool isLimit = false;
        if (rateLimit != null && arg is RateLimitInterface)
        {
            RateLimitInterface model = arg as RateLimitInterface;
            if (model.IsLimit) //满足限速条件
            {
                isLimit = true;
                SemaphoreSlim sem = rateLimit.Sem;
                if (await sem.WaitAsync(rateLimit.Timeout))
                {
                    try
                    {
                        await next.Invoke();
                    }
                    catch
                    {
                        throw;
                    }
                    finally
                    {
                        sem.Release();
                    }
                }
                else
                {
                    var routeList = context.RouteData.Values.Values.ToList();
                    routeList.Reverse();
                    var route = string.Join('/', routeList.ConvertAll(a => a.ToString()));
                    var msg = $"当前访问{route}接口的用户数太多，请稍后再试";
                    LogUtil.Info(msg);
                    context.Result = new ObjectResult(new ApiResult
                    {
                        code = (int)HttpStatusCode.ServiceUnavailable,
                        message = "当前查询的用户太多，请稍后再试。"
                    });
                }
            }
        }
        if (!isLimit)
        {
            await next.Invoke();
        }
    }
}

效果

假如设置RateLimit(1, 0)，即并发1，超时时间0，那么当100个并发请求时，只有1个成功，99个失败。
假如接口耗时2秒，设置RateLimit(1, 10)，即并发1，超时时间10秒，那么当100个并发请求时，会有大约5个成功，95个失败。第1个成功的接口请求耗时大约2秒，后续成功的4个，请求耗时依次增加。
当设置了并发量和超时时间后，接口平均一秒钟能被请求多少次，取决于接口耗时，耗时短的接口平均每秒能被请求的次数多，耗时长的接口平均每秒能被请求的次数少。

原文链接：https://www.cnblogs.com/s0611163/p/17199379.html

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