SpringBoot 项目使用 Redis 对用户 IP 进行接口限流-技术圈

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一、思路

使用接口限流的主要目的在于提高系统的稳定性，防止接口被恶意打击（短时间内大量请求）。

比如要求某接口在1分钟内请求次数不超过1000次，那么应该如何设计代码呢？

下面讲两种思路，如果想看代码可直接翻到后面的代码部分。

1.1 固定时间段（旧思路）

1.1.1 思路描述

该方案的思路是：使用Redis记录固定时间段内某用户IP访问某接口的次数，其中：

Redis的key：用户IP + 接口方法名
Redis的value：当前接口访问次数。

当用户在近期内第一次访问该接口时，向Redis中设置一个包含了用户IP和接口方法名的key，value的值初始化为1（表示第一次访问当前接口）。同时，设置该key的过期时间（比如为60秒）。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue 3.2 + Vite + Element Plus 实现的前后端分离博客，包含后台管理系统，支持文章、分类、标签管理、仪表盘等功能。

GitHub 地址：https://github.com/weiwosuoai/WeBlog

Gitee 地址：https://gitee.com/AllenJiang/WeBlog

之后，只要这个key还未过期，用户每次访问该接口都会导致value自增1次。

用户每次访问接口前，先从Redis中拿到当前接口访问次数，如果发现访问次数大于规定的次数（如超过1000次），则向用户返回接口访问失败的标识。

图片

1.1.2 思路缺陷

该方案的缺点在于，限流时间段是固定的。

比如要求某接口在1分钟内请求次数不超过1000次，观察以下流程：

图片

可以发现，00:59和01:01之间仅仅间隔了2秒，但接口却被访问了1000+999=1999次，是限流次数（1000次）的2倍！

所以在该方案中，限流次数的设置可能不起作用，仍然可能在短时间内造成大量访问。

1.2 滑动窗口（新思路）

1.2.1 思路描述

为了避免出现方案1中由于键过期导致的短期访问量增大的情况，我们可以改变一下思路，也就是把固定的时间段改成动态的：

假设某个接口在10秒内只允许访问5次。用户每次访问接口时，记录当前用户访问的时间点（时间戳），并计算前10秒内用户访问该接口的总次数。如果总次数大于限流次数，则不允许用户访问该接口。这样就能保证在任意时刻用户的访问次数不会超过1000次。

如下图，假设用户在0:19时间点访问接口，经检查其前10秒内访问次数为5次，则允许本次访问。

图片

假设用户0:20时间点访问接口，经检查其前10秒内访问次数为6次（超出限流次数5次），则不允许本次访问。

图片

1.2.2 Redis部分的实现

1）选用何种 Redis 数据结构

首先是需要确定使用哪个Redis数据结构。用户每次访问时，需要用一个key记录用户访问的时间点，而且还需要利用这些时间点进行范围检查。

2）为何选择 zSet 数据结构

为了能够实现范围检查，可以考虑使用Redis中的zSet有序集合。

添加一个zSet元素的命令如下：

ZADD [key] [score] [member]

它有一个关键的属性score，通过它可以记录当前member的优先级。

于是我们可以把score设置成用户访问接口的时间戳，以便于通过score进行范围检查。key则记录用户IP和接口方法名，至于member设置成什么没有影响，一个member记录了用户访问接口的时间点。因此member也可以设置成时间戳。

3）zSet 如何进行范围检查（检查前几秒的访问次数）

思路是，把特定时间间隔之前的member都删掉，留下的member就是时间间隔之内的总访问次数。然后统计当前key中的member有多少个即可。

① 把特定时间间隔之前的member都删掉。

zSet有如下命令，用于删除score范围在[min~max]之间的member：

Zremrangebyscore [key] [min] [max]

假设限流时间设置为5秒，当前用户访问接口时，获取当前系统时间戳为currentTimeMill，那么删除的score范围可以设置为：

min = 0
max = currentTimeMill - 5 * 1000

相当于把5秒之前的所有member都删除了，只留下前5秒内的key。

② 统计特定key中已存在的member有多少个。

zSet有如下命令，用于统计某个key的member总数：

 ZCARD [key]

统计的key的member总数，就是当前接口已经访问的次数。如果该数目大于限流次数，则说明当前的访问应被限流。

二、代码实现

主要是使用注解 + AOP的形式实现。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue 3.2 + Vite + Element Plus 实现的前后端分离博客，包含后台管理系统，支持文章、分类、标签管理、仪表盘等功能。

GitHub 地址：https://github.com/weiwosuoai/WeBlog

Gitee 地址：https://gitee.com/AllenJiang/WeBlog

2.1 固定时间段思路

使用了lua脚本。

参考：https://blog.csdn.net/qq_43641418/article/details/127764462

2.1.1 限流注解

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimiter {

    /**
     * 限流时间，单位秒
     */
    int time() default 5;

    /**
     * 限流次数
     */
    int count() default 10;
}

2.1.2 定义lua脚本

在resources/lua下新建limit.lua：

-- 获取redis键
local key = KEYS[1]
-- 获取第一个参数（次数）
local count = tonumber(ARGV[1])
-- 获取第二个参数（时间）
local time = tonumber(ARGV[2])
-- 获取当前流量
local current = redis.call('get', key);
-- 如果current值存在，且值大于规定的次数，则拒绝放行（直接返回当前流量）
if current and tonumber(current) > count then
    return tonumber(current)
end
-- 如果值小于规定次数，或值不存在，则允许放行，当前流量数+1  (值不存在情况下，可以自增变为1)
current = redis.call('incr', key);
-- 如果是第一次进来，那么开始设置键的过期时间。
if tonumber(current) == 1 then 
    redis.call('expire', key, time);
end
-- 返回当前流量
return tonumber(current)

2.1.3 注入Lua执行脚本

关键代码是limitScript()方法

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化(默认采用的是JDK序列化)
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        redisTemplate.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return redisTemplate;
    }


    /**
     * 解析lua脚本的bean
     */
    @Bean("limitScript")
    public DefaultRedisScript<Long> limitScript() {
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/limit.lua")));
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    }
}

2.1.3 定义Aop切面类

@Slf4j
@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {
 @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private RedisScript<Long> limitScript;

 @Before("@annotation(rateLimiter)")
    public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
        int time = rateLimiter.time();
        int count = rateLimiter.count();

        String combineKey = getCombineKey(rateLimiter.type(), point);
        List<String> keys = Collections.singletonList(combineKey);
        try {
            Long number = (Long) redisTemplate.execute(limitScript, keys, count, time);
            // 当前流量number已超过限制，则抛出异常
            if (number == null || number.intValue() > count) {
             throw new RuntimeException("访问过于频繁，请稍后再试");
            }
            log.info("[limit] 限制请求数'{}',当前请求数'{}',缓存key'{}'", count, number.intValue(), combineKey);
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            throw new RuntimeException("服务器限流异常，请稍候再试");
        }
    }
    
    /**
     * 把用户IP和接口方法名拼接成 redis 的 key
     * @param point 切入点
     * @return 组合key
     */
    private String getCombineKey(JoinPoint point) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder("rate_limit:");
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
        sb.append( Utils.getIpAddress(request) );
        
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
        // keyPrefix + "-" + class + "-" + method
        return sb.append("-").append( targetClass.getName() )
                .append("-").append(method.getName()).toString();
    }
}

2.2 滑动窗口思路

2.2.1 限流注解

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimiter {

    /**
     * 限流时间，单位秒
     */
    int time() default 5;

    /**
     * 限流次数
     */
    int count() default 10;
}

2.2.2 定义Aop切面类

@Slf4j
@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 实现限流（新思路）
     * @param point
     * @param rateLimiter
     * @throws Throwable
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Before("@annotation(rateLimiter)")
    public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
        // 在 {time} 秒内仅允许访问 {count} 次。
        int time = rateLimiter.time();
        int count = rateLimiter.count();
        // 根据用户IP（可选）和接口方法，构造key
        String combineKey = getCombineKey(rateLimiter.type(), point);
        
        // 限流逻辑实现
        ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
        // 记录本次访问的时间结点
        long currentMs = System.currentTimeMillis();
        zSetOperations.add(combineKey, currentMs, currentMs);
        // 这一步是为了防止member一直存在于内存中
        redisTemplate.expire(combineKey, time, TimeUnit.SECONDS);
        // 移除{time}秒之前的访问记录（滑动窗口思想）
        zSetOperations.removeRangeByScore(combineKey, 0, currentMs - time * 1000);
        
        // 获得当前窗口内的访问记录数
        Long currCount = zSetOperations.zCard(combineKey);
        // 限流判断
        if (currCount > count) {
            log.error("[limit] 限制请求数'{}',当前请求数'{}',缓存key'{}'", count, currCount, combineKey);
            throw new RuntimeException("访问过于频繁，请稍后再试!");
        }
    }

    /**
     * 把用户IP和接口方法名拼接成 redis 的 key
     * @param point 切入点
     * @return 组合key
     */
    private String getCombineKey(JoinPoint point) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder("rate_limit:");
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
        sb.append( Utils.getIpAddress(request) );
        
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
        // keyPrefix + "-" + class + "-" + method
        return sb.append("-").append( targetClass.getName() )
                .append("-").append(method.getName()).toString();
    }
}

来源：blog.csdn.net/weixin_44213308/article/details/111151350

   
    

   
         
          
           
            
             
            
           
          
         
        
         
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