使用SpringBoot + Redis 实现接口限流的方式

目录

Redis 除了做缓存，还能干很多很多事情：分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了

配置

首先我们创建一个>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

然后提前准备好一个 Redis 实例，这里我们项目配置好之后，直接配置一下 Redis 的基本信息即可，如下：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=123

限流注解

接下来我们创建一个限流注解，我们将限流分为两种情况：

针对当前接口的全局性限流，例如该接口可以在>针对某一个 IP 地址的限流，例如某个 IP 地址可以在 1 分钟内访问 100 次。

针对这两种情况，我们创建一个枚举类：

public enum LimitType {
    /**
     * 默认策略全局限流
     */
    DEFAULT,
    /**
     * 根据请求者IP进行限流
     */
    IP
}

接下来我们来创建限流注解：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
    /**
     * 限流key
     */
    String key() default "rate_limit:";

    /**
     * 限流时间,单位秒
     */
    int time() default 60;

    /**
     * 限流次数
     */
    int count() default 100;

    /**
     * 限流类型
     */
    LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;
}

第一个参数限流的 key，这个仅仅是一个前缀，将来完整的 key 是这个前缀再加上接口方法的完整路径，共同组成限流 key，这个 key 将被存入到 Redis 中。

另外三个参数好理解，我就不多说了。

好了，将来哪个接口需要限流，就在哪个接口上添加 @RateLimiter 注解，然后配置相关参数即可。

定制>

在 Spring Boot 中，我们其实更习惯使用 Spring Data Redis 来操作 Redis，不过默认的 RedisTemplate 有一个小坑，就是序列化用的是 JdkSerializationRedisSerializer，不知道小伙伴们有没有注意过，直接用这个序列化工具将来存到 Redis 上的 key 和 value 都会莫名其妙多一些前缀，这就导致你用命令读取的时候可能会出错。

例如存储的时候，key 是 name，value 是 test，但是当你在命令行操作的时候，get name 却获取不到你想要的数据，原因就是存到 redis 之后 name 前面多了一些字符，此时只能继续使用 RedisTemplate 将之读取出来。

我们用 Redis 做限流会用到 Lua 脚本，使用 Lua 脚本的时候，就会出现上面说的这种情况，所以我们需要修改 RedisTemplate 的序列化方案。

可能有小伙伴会说为什么不用 StringRedisTemplate 呢？StringRedisTemplate 确实不存在上面所说的问题，但是它能够存储的数据类型不够丰富，所以这里不考虑。

修改 RedisTemplate 序列化方案，代码如下：

@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;
    }
}

这个其实也没啥好说的，key 和 value 我们都使用 Spring Boot 中默认的 jackson 序列化方式来解决。

Lua>

这个其实我在之前 vhr 那一套视频中讲过，Redis 中的一些原子操作我们可以借助 Lua 脚本来实现，想要调用 Lua 脚本，我们有两种不同的思路：

在 Redis 服务端定义好 Lua 脚本，然后计算出来一个散列值，在 Java 代码中，通过这个散列值锁定要执行哪个 Lua 脚本。直接在 Java 代码中将 Lua 脚本定义好，然后发送到 Redis 服务端去执行。

Spring Data Redis 中也提供了操作 Lua 脚本的接口，还是比较方便的，所以我们这里就采用第二种方案。

我们在 resources 目录下新建 lua 文件夹专门用来存放 lua 脚本，脚本内容如下：

local key = KEYS[1]
local count = tonumber(ARGV[1])
local time = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call('get', key)
if current and tonumber(current) > count then
    return tonumber(current)
end
current = redis.call('incr', key)
if tonumber(current) == 1 then
    redis.call('expire', key, time)
end
return tonumber(current)

这个脚本其实不难，大概瞅一眼就知道干啥用的。KEYS 和 ARGV 都是一会调用时候传进来的参数，tonumber 就是把字符串转为数字，redis.call 就是执行具体的 redis 指令，具体流程是这样：

首先获取到传进来的 key 以及 限流的 count 和时间 time。通过 get 获取到这个 key 对应的值，这个值就是当前时间窗内这个接口可以访问多少次。如果是第一次访问，此时拿到的结果为 nil，否则拿到的结果应该是一个数字，所以接下来就判断，如果拿到的结果是一个数字，并且这个数字还大于 count，那就说明已经超过流量限制了，那么直接返回查询的结果即可。如果拿到的结果为 nil，说明是第一次访问，此时就给当前 key 自增 1，然后设置一个过期时间。最后把自增 1 后的值返回就可以了。

其实这段 Lua 脚本很好理解。

接下来我们在一个 Bean 中来加载这段 Lua 脚本，如下：

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

可以啦，我们的 Lua 脚本现在就准备好了。

注解解析

接下来我们就需要自定义切面，来解析这个注解了，我们来看看切面的定义：

@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterAspect.class);
    @Autowired
    private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;
    @Autowired
    private RedisScript<Long> limitScript;
    @Before("@annotation(rateLimiter)")
    public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
        String key = rateLimiter.key();
        int time = rateLimiter.time();
        int count = rateLimiter.count();

        String combineKey = getCombineKey(rateLimiter, point);
        List<Object> keys = Collections.singletonList(combineKey);
        try {
            Long number = redisTemplate.execute(limitScript, keys, count, time);
            if (number==null || number.intValue() > count) {
                throw new ServiceException("访问过于频繁，请稍候再试");
            }
            log.info("限制请求'{}',当前请求'{}',缓存key'{}'", count, number.intValue(), key);
        } catch (ServiceException e) {
            throw e;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("服务器限流异常，请稍候再试");
        }
    }

    public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint point) {
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(rateLimiter.key());
        if (rateLimiter.limitType() == LimitType.IP) {
            stringBuffer.append(IpUtils.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.currentRequestAttributes()).getRequest())).append("-");
        }
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
        stringBuffer.append(targetClass.getName()).append("-").append(method.getName());
        return stringBuffer.toString();
    }
}

这个切面就是拦截所有加了 @RateLimiter 注解的方法，在前置通知中对注解进行处理。

首先获取到注解中的 key、time 以及 count 三个参数。获取一个组合的 key，所谓的组合的 key，就是在注解的 key 属性基础上，再加上方法的完整路径，如果是 IP 模式的话，就再加上 IP 地址。以 IP 模式为例，最终生成的 key 类似这样：rate_limit:127.0.0.1-org.javaboy.ratelimiter.controller.HelloController-hello（如果不是 IP 模式，那么生成的 key 中就不包含 IP 地址）。将生成的 key 放到集合中。通过 redisTemplate.execute 方法取执行一个 Lua 脚本，第一个参数是脚本所封装的对象，第二个参数是 key，对应了脚本中的 KEYS，后面是可变长度的参数，对应了脚本中的 ARGV。将 Lua 脚本执行的结果与 count 进行比较，如果大于 count，就说明过载了，抛异常就行了。

接口测试

接下来我们就进行接口的一个简单测试，如下：

@RestController
public class HelloController {
    @GetMapping("/hello")
    @RateLimiter(time = 5,count = 3,limitType = LimitType.IP)
    public String hello() {
        return "hello>>>"+new Date();
    }
}

每一个 IP 地址，在 5 秒内只能访问 3 次。

这个自己手动刷新浏览器都能测试出来。

全局异常处理

由于过载的时候是抛异常出来，所以我们还需要一个全局异常处理器，如下：

@RestControllerAdvice
public class GlobalException {
    @ExceptionHandler(ServiceException.class)
    public Map<String,Object> serviceException(ServiceException e) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("status", 500);
        map.put("message", e.getMessage());
        return map;
    }
}

这是一个小 demo，我就不去定义实体类了，直接用 Map 来返回 JSON 了。 最后我们看看过载时的测试效果：



好啦，这就是我们使用 Redis 做限流的方式。

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