智能BI（后端）-- 系统优化（安全性，数据存储，限流）

本文主要是介绍智能BI（后端）-- 系统优化（安全性，数据存储，限流），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

安全性

问题引入：如果用户上传一个超大的文件怎么办？比如1000G？
预防：
只要涉及到用户自主上传的操作，一定要校验文件（图像）
校验什么？

• 文件的大小
• 文件的后缀
• 文件的内容（成本高一点）
• 文件的合规性，比如敏感内容（建议用第三方审核功能），todo 接入腾讯云的图片万象数据审核（COS对象存储的审核功能）

代码校验实现：

        //校验文件大小long ONE_MB = 1024 * 1024l;long size = multipartFile.getSize();ThrowUtils.throwIf(size > ONE_MB,ErrorCode.PARAMS_ERROR,"文件过大");//校验后缀名String originalFilename = multipartFile.getOriginalFilename();String suffix = FileUtil.getSuffix(originalFilename);List<String> validSuffix = Arrays.asList("png","jpg","svg","webp","jpeg");ThrowUtils.throwIf(!validSuffix.contains(suffix),ErrorCode.PARAMS_ERROR,"文件后缀非法");

todo 数据存储

现状：我们把每个图表的原始数据全部放在了同一个数据表（chart表）的字段里
问题：

1. 如果用户上传的原始数据量很大，图表数日益增多，查询chart表就会很慢
2. 对于BI平台，用户是有查看原始数据，对原始数据进行简单查询的需求的，现在如果把所有数据放在一个字段（列）中，查询时，只能取出这个列的所有内容

**解决方案：分库分表：

**把每个图表对应的原始数据单独保存为一个新的数据表，而不是都存在一个字段里
优点：

1. 存储时，能够分开存储，互不影响（也能增加安全性）
2. 查询时，可以使用各种sql语句灵活取出需要的字段，查询性能更快

todo 实现：动态sql,这里鱼皮也实现了，不过没有应用，只是测试，等等复习下知识再说

限流

现在的问题：使用系统是需要消耗成本的，用户有可能疯狂刷量，让你破产
解决问题：

1. 控制成本 -> 限制用户调用总次数
2. 用户在短时间内疯狂使用，导致服务器资源被占满，其他用户无法使用->限流

思考：限流阈值多大合适？参考正常用户的使用，比如限制单个用户在每秒只能使用一次

限流的几种算法

1. 固定窗口限流
2. 滑动窗口限流
3. 漏桶限流
4. 领令牌桶限流

限流粒度

1. 针对某个方法限流
2. 针对某个用户限流
3. 针对用户调用某个方法限流

限流的实现

本地限流（单机限流）

每个服务器单独限流，一般适用于单体项目，你的项目只有一个服务器
Guava RateLimiter

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;public static void main(String[] args) {// 每秒限流5个请求RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5.0);while (true) {if (limiter.tryAcquire()) {// 处理请求} else {// 超过流量限制，需要做何处理}}
}

Redisson实现分布式限流(多机限流)

[官方项目仓库和文档]

1. 引入依赖

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.28.0</version>
</dependency>  

2. 创建Redisson配置类

package com.yupi.springbootinit.config;import io.lettuce.core.RedisClient;
import io.swagger.models.auth.In;
import lombok.Data;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
@ConfigurationProperties("spring.redis")
@Data
public class RedissonConfig {private Integer database;private String host;private Integer port;// spring启动时，会自动创建一个RedissonClient对象@Beanpublic RedissonClient getRedissonClient() {// 1.创建配置对象Config config = new Config();// 2. 添加单机Redisson配置config.useSingleServer()// 设置数据库.setDatabase(1)//设置redis的地址.setAddress("redis://" + host + ":" + port);//3..创建Redisson实例RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);return redissonClient;}}

3. 创建通用限流管理类RedisLimiterManager

（专门提供 RedisLimiter 限流基础服务），manager包存放通用模版，没有业务逻辑，可以放在任何一个项目里

package com.yupi.springbootinit.manager;import com.yupi.springbootinit.common.ErrorCode;
import com.yupi.springbootinit.exception.BusinessException;
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RateIntervalUnit;
import org.redisson.api.RateType;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;@Service
public class RedisLimiterManager {@Resourceprivate RedissonClient redissonClient;public void doRateLimit(String key){// 创建一个名称为rateLimiter的限流器RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);// 限流器的统计规则(每秒2个请求;连续的请求,最多只能有1个请求被允许通过)// RateType.OVERALL表示速率限制作用于整个令牌桶,即限制所有请求的速率rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL,2,1, RateIntervalUnit.SECONDS);// 每当一个操作来了后，请求一个令牌boolean canop = rateLimiter.tryAcquire(1);// 如果没有令牌,还想执行操作,就抛出异常if(!canop){throw new BusinessException(ErrorCode.TOO_MANY_REQUEST);}}
}

3. 测试后整合进项目（一行代码解决）

 //限流判断，每个用户一个限流器
redisLimiterManager.doRateLimit("genChartByAi_" + loginUser.getId());

这篇关于智能BI（后端）-- 系统优化（安全性，数据存储，限流）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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