Spring Boot通过自定义注解和Redis+Lua脚本实现接口限流

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Spring Boot通过自定义注解和Redis+Lua脚本实现接口限流

前言

本文源码下载地址：https://download.csdn.net/download/lhmyy521125/89412365

在我们日常开发的项目中为了保证系统的稳定性，很多时候我们需要对系统接口做限流处理，它可以有效防止恶意请求对系统造成过载。常见的限流方案主要有：

• 网关限流：NGINX、Zuul 等 API 网关
• 服务器端限流：服务端接口限流
• 令牌桶算法：通过定期生成令牌放入桶中，请求需要消耗令牌才能通过
• 熔断机制：Hystrix、Resilience4j 等

之前博主写过了一篇 【使用Spring Boot自定义注解 + AOP实现基于IP的接口限流和黑白名单】，在一些小型应用中，足以满足我们的需求，但是在并发量大的时候，就会有点力不从心，本章节博主将给大家介绍
使用自定义注解和

Redis

• Lua
  

  脚本实现接口限流

操作思路

使用redis

Redis

是一种高性能的键值存储系统，支持多种数据结构。由于其高吞吐量和低延迟的特点，

Redis

非常适合用于限流

应用Lua脚本

Lua

脚本可以在

Redis

中原子执行多条命令。通过在

Redis

中执行

Lua

脚本，可以确保限流操作的原子性和一致性

限流策略
本文我们将采用类似令牌桶算法（

Token Bucket

）来实现限流

令牌桶算法的基本思想：系统会以固定的速率向桶中加入令牌，每次请求都需要消耗一个令牌，当桶中没有令牌时，拒绝请求

这么做有什么优势

高效性

Redis

以其高性能著称，每秒可以处理数十万次操作。使用Redis进行限流，确保了在高并发场景下的高效性。同时，

Lua

脚本在

Redis

中的执行是

原子

的，这意味着脚本中的一系列命令要么全部执行，要么全部不执行，避免了竞争条件，确保了限流逻辑的一致性

灵活性
通过

自定义注解

，我们可以为不同的接口设置不同的限流策略，而不需要修改大量的代码。这种方法允许开发者根据实际需求灵活地调整限流参数，例如每秒允许的请求数和令牌的有效期，从而更好地应对不同的业务场景

易于维护和扩展
使用

Spring AOP

和注解，可以方便地将限流逻辑应用于不同的接口。这种方式不仅减少了代码的耦合度，还使得限流逻辑的维护和扩展变得更加简单。例如，当需要为某个新的接口添加限流时，只需在方法上添加相应的注解即可，而不需要在代码中加入复杂的限流逻辑

分布式限流

Redis

作为一个分布式缓存系统，可以方便地部署在集群环境中，实现

分布式限流

。通过将限流数据存储在

Redis

中，可以在多个应用实例之间共享限流状态，确保在分布式环境下限流策略的一致性

开始实现

❶ 项目初始化

首先，创建一个

Spring Boot

项目，并添加必要的依赖。在

pom.xml

文件中添加以下内容：

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

配置

application.yml

加入

redis

配置

spring:#redisredis:# 地址host: 127.0.0.1
        # 端口，默认为6379port:6379# 数据库索引database:0# 密码password:# 连接超时时间timeout: 10s
        lettuce:pool:# 连接池中的最小空闲连接min-idle:0# 连接池中的最大空闲连接max-idle:8# 连接池的最大数据库连接数max-active:8# #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-wait:-1ms

❷ 创建限流注解

定义一个自定义注解

RateLimit

，主要有三个属性

限流的key

、

允许的请求数

、

令牌有效期

importjava.lang.annotation.*;@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic@interfaceRateLimit{Stringkey()default"";// 限流的keyintlimit()default10;// 每秒允许的请求数inttimeout()default1;// 令牌有效期（秒）}

❸ 创建Lua脚本

编写一个

Lua

脚本，用于限流操作：

-- rate_limit.lua-- 获取限流的键（标识符）local key = KEYS[1]-- 获取每秒允许的最大请求数local limit =tonumber(ARGV[1])-- 获取键的过期时间（秒）local expire_time =tonumber(ARGV[2])-- 获取当前的请求数local current = redis.call('get', key)-- 如果当前请求数存在且已经超过或达到限制，返回0（拒绝请求）if current andtonumber(current)>= limit thenreturn0else-- 如果当前请求数不存在或未超过限制，增加请求数
    current = redis.call('incr', key)-- 如果这是第一次请求，设置过期时间iftonumber(current)==1then
        redis.call('expire', key, expire_time)end-- 返回1（允许请求）return1end

脚本工作原理总结

• 每次请求进来时，脚本会首先获取当前的请求数。
• 如果请求数已经达到设定的限制，则拒绝该请求。
• 否则，增加请求数，并在首次请求时设置过期时间。
• 返回结果表示是否允许请求。

❹ 创建Redis处理器

创建

Redis

处理器，用于执行

Lua

脚本：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.core.io.ClassPathResource;import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Collections;

@Component
public class RedisRateLimitHandler {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    private DefaultRedisScript<Long> redisScript;

    public RedisRateLimitHandler(){
        redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("rate_limit.lua")));
        redisScript.setResultType(Long.class);}

    public boolean isAllowed(String key, int limit, int expireTime){
        Long result = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), String.valueOf(limit), String.valueOf(expireTime));return result != null && result ==1;}}

❺ 编写限流切面

使用

AOP

实现限流逻辑，

IP判断

、

模拟用户判断

importorg.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;importorg.aspectj.lang.annotation.Around;importorg.aspectj.lang.annotation.Aspect;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.stereotype.Component;importjavax.servlet.http.HttpServletRequest;@Aspect@ComponentpublicclassRateLimitAspect{@AutowiredprivateRedisRateLimitHandler redisRateLimitHandler;@AutowiredprivateHttpServletRequest request;@Around("@annotation(rateLimit)")publicObjectaround(ProceedingJoinPoint joinPoint,RateLimit rateLimit)throwsThrowable{String key = rateLimit.key();int limit = rateLimit.limit();int expireTime = rateLimit.timeout();switch(key){caseLimitTypeConstants.IP://获取IP地址
                key = request.getRemoteAddr();break;caseLimitTypeConstants.USER:/**
                 *   模拟当前获取当前用户限流配置 比如高级会员 1小时允许请求多少次普通会员允许多少次
                 *   key = user.token;
                 *   limit = user.user.token;
                 *   expireTime = 3600 //1小时;
                 */
                key ="user-token";break;default:
                key = rateLimit.key();break;}boolean allowed = redisRateLimitHandler.isAllowed(key, limit, expireTime);if(allowed){return joinPoint.proceed();}else{thrownewRuntimeException("请求太多-超出速率限制");}}}

❻ 编写Controller

创建一个简单的限流测试Controller，并在需要限流的方法上使用

@RateLimit

注解，需要编写异常处理，返回

RateLimitAspect

异常信息，并以字符串形式返回

importcom.toher.lua.limit.LimitTypeConstants;importcom.toher.lua.limit.RateLimit;importorg.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/api")@RestControllerpublicclassRedisLuaController{//由于是简单的测试项目，这里就直接定义异常处理，并为采用全局异常处理@ExceptionHandler(value =Exception.class)publicStringhandleException(Exception ex){return ex.getMessage();}@GetMapping("/limit-ip")@RateLimit(key =LimitTypeConstants.IP, limit =5, timeout =30)publicStringrateLimitIp(){return"IP Request successful!";}@GetMapping("/limit-export")@RateLimit(key =LimitTypeConstants.USER, limit =5, timeout =30)publicStringrateLimitUser(){return"USER Request successful!";}@GetMapping("/limit")@RateLimit(key ="customer", limit =5, timeout =30)publicStringrateLimit(){return"customer Request successful!";}}

接口测试

使用接口调试工具，请求接口测试，博主这里使用的是

Apifox

，我们30秒内请求5次
前5次均返回

Request successful!

第6次会提示

请求太多-超出速率限制

总结

通过本文的步骤，我们成功地在

Spring Boot

项目中结合

Redis

和

Lua

脚本实现了一个灵活高效的接口限流功能。通过

自定义注解

和

AOP

切面，可以方便地为不同的接口设置不同的限流策略。

如果本文对您有所帮助，希望 一键三连 给博主一点点鼓励，如果您有任何疑问或建议，请随时留言讨论。