簡介

市面上很多介紹redis如何實現限流的，但是大部分都有一個缺點，就是只能實現單一的限流，比如1分鐘訪問1次或者60分鐘訪問10次這種，但是如果想一個接口兩種規則都需要滿足呢，我們的項目又是分布式項目，應該如何解決，下面就介紹一下redis實現分布式多規則限流的方式。

思考

如何一分鐘只能發送一次驗證碼，一小時只能發送10次驗證碼等等多種規則的限流

如何防止接口被惡意打擊（短時間內大量請求）

如何限制接口規定時間內訪問次數

解決方法

記錄某IP訪問次數

使用 String結構 記錄固定時間段內某用戶IP訪問某接口的次數

RedisKey = prefix : className : methodName

RedisVlue = 訪問次數

攔截請求:

初次訪問時設置 「[RedisKey] [RedisValue=1] [規定的過期時間]」

獲取 RedisValue 是否超過規定次數，超過則攔截，未超過則對 RedisKey 進行加1

分析: 規則是每分鐘訪問 1000 次

考慮并發問題

假設目前 RedisKey => RedisValue 為 999

目前大量請求進行到第一步( 獲取Redis請求次數 )，那么所有線程都獲取到了值為999，進行判斷都未超過限定次數則不攔截，導致實際次數超過 1000 次

「解決辦法:」

保證方法執行原子性（加鎖、lua）

考慮在臨界值進行訪問

思考下圖

代碼實現: 比較簡單，

Zset解決臨界值問題

使用 Zset 進行存儲，解決臨界值訪問問題

網上幾乎都有實現，這里就不過多介紹

實現多規則限流

先確定最終需要的效果

能實現多種限流規則

能實現防重復提交

通過以上要求設計注解（先想象出最終實現效果）

@RateLimiter(
rules={
//60秒內只能訪問10次
@RateRule(count=10,time=60,timeUnit=TimeUnit.SECONDS),
//120秒內只能訪問20次
@RateRule(count=20,time=120,timeUnit=TimeUnit.SECONDS)

},
//防重復提交（5秒鐘只能訪問1次）
preventDuplicate=true
)

編寫注解（RateLimiter，RateRule）

編寫 RateLimiter 注解。

/**
*@Description:請求接口限制
*@Author:yiFei
*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public@interfaceRateLimiter{

/**
*限流key
*/
Stringkey()defaultRedisKeyConstants.RATE_LIMIT_CACHE_PREFIX;

/**
*限流類型(默認Ip模式)
*/
LimitTypeEnumlimitType()defaultLimitTypeEnum.IP;

/**
*錯誤提示
*/
ResultCodemessage()defaultResultCode.REQUEST_MORE_ERROR;

/**
*限流規則（規則不可變，可多規則）
*/
RateRule[]rules()default{};

/**
*防重復提交值
*/
booleanpreventDuplicate()defaultfalse;

/**
*防重復提交默認值
*/
RateRulepreventDuplicateRule()default@RateRule(count=1,time=5);
}

編寫RateRule注解

@Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public@interfaceRateRule{

/**
*限流次數
*/
longcount()default10;

/**
*限流時間
*/
longtime()default60;

/**
*限流時間單位
*/
TimeUnittimeUnit()defaultTimeUnit.SECONDS;

}

攔截注解 RateLimiter

確定redis存儲方式

RedisKey = prefix : className : methodName

RedisScore = 時間戳

RedisValue = 任意分布式不重復的值即可

編寫生成 RedisKey 的方法

/**
*通過rateLimiter和joinPoint拼接prefix:ip/userId:classSimpleName-methodName
*
*@paramrateLimiter提供prefix
*@paramjoinPoint提供classSimpleName:methodName
*@return
*/
publicStringgetCombineKey(RateLimiterrateLimiter,JoinPointjoinPoint){
StringBufferkey=newStringBuffer(rateLimiter.key());
//不同限流類型使用不同的前綴
switch(rateLimiter.limitType()){
//XXX可以新增通過參數指定參數進行限流
caseIP:
key.append(IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes)Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest())).append(":");
break;
caseUSER_ID:
SysUserDetailsuser=SecurityUtil.getUser();
if(!ObjectUtils.isEmpty(user))key.append(user.getUserId()).append(":");
break;
caseGLOBAL:
break;
}
MethodSignaturesignature=(MethodSignature)joinPoint.getSignature();
Methodmethod=signature.getMethod();
ClasstargetClass=method.getDeclaringClass();
key.append(targetClass.getSimpleName()).append("-").append(method.getName());
returnkey.toString();
}

編寫lua腳本

編寫lua腳本 （兩種將時間添加到Redis的方法）。

Zset的UUID value值

UUID（可用其他有相同的特性的值）為Zset中的value值

參數介紹

KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName

KEYS[2] = 唯一ID

KEYS[3] = 當前時間

ARGV = [次數，單位時間，次數，單位時間, 次數, 單位時間 ...]

由java傳入分布式不重復的 value 值

--1.獲取參數
localkey=KEYS[1]
localuuid=KEYS[2]
localcurrentTime=tonumber(KEYS[3])
--2.以數組最大值為ttl最大值
localexpireTime=-1;
--3.遍歷數組查看是否超過限流規則
fori=1,#ARGV,2do
localrateRuleCount=tonumber(ARGV[i])
localrateRuleTime=tonumber(ARGV[i+1])
--3.1判斷在單位時間內訪問次數
localcount=redis.call('ZCOUNT',key,currentTime-rateRuleTime,currentTime)
--3.2判斷是否超過規定次數
iftonumber(count)>=rateRuleCountthen
returntrue
end
--3.3判斷元素最大值，設置為最終過期時間
ifrateRuleTime>expireTimethen
expireTime=rateRuleTime
end
end
--4.redis中添加當前時間
redis.call('ZADD',key,currentTime,uuid)
--5.更新緩存過期時間
redis.call('PEXPIRE',key,expireTime)
--6.刪除最大時間限度之前的數據，防止數據過多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',key,0,currentTime-expireTime)
returnfalse

根據時間戳作為Zset中的value值

參數介紹

KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName

KEYS[2] = 當前時間

ARGV = [次數，單位時間，次數，單位時間, 次數, 單位時間 ...]

根據時間進行生成value值，考慮同一毫秒添加相同時間值問題

以下為第二種實現方式，在并發高的情況下效率低，value是通過時間戳進行添加，但是訪問量大的話會使得一直在調用 redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)，但是在不沖突value的情況下，會比生成 UUID 好

--1.獲取參數
localkey=KEYS[1]
localcurrentTime=KEYS[2]
--2.以數組最大值為ttl最大值
localexpireTime=-1;
--3.遍歷數組查看是否越界
fori=1,#ARGV,2do
localrateRuleCount=tonumber(ARGV[i])
localrateRuleTime=tonumber(ARGV[i+1])
--3.1判斷在單位時間內訪問次數
localcount=redis.call('ZCOUNT',key,currentTime-rateRuleTime,currentTime)
--3.2判斷是否超過規定次數
iftonumber(count)>=rateRuleCountthen
returntrue
end
--3.3判斷元素最大值，設置為最終過期時間
ifrateRuleTime>expireTimethen
expireTime=rateRuleTime
end
end
--4.更新緩存過期時間
redis.call('PEXPIRE',key,expireTime)
--5.刪除最大時間限度之前的數據，防止數據過多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',key,0,currentTime-expireTime)
--6.redis中添加當前時間(解決多個線程在同一毫秒添加相同value導致Redis漏記的問題)
--6.1maxRetries最大重試次數retries重試次數
localmaxRetries=5
localretries=0
whiletruedo
localresult=redis.call('ZADD',key,currentTime,currentTime)
ifresult==1then
--6.2添加成功則跳出循環
break
else
--6.3未添加成功則value+1再次進行嘗試
retries=retries+1
ifretries>=maxRetriesthen
--6.4超過最大嘗試次數采用添加隨機數策略
localrandom_value=math.random(1,1000)
currentTime=currentTime+random_value
else
currentTime=currentTime+1
end
end
end

returnfalse

編寫 AOP 攔截

@Autowired
privateRedisTemplateredisTemplate;

@Autowired
privateRedisScriptlimitScript;

/**
*限流
*XXX對限流要求比較高，可以使用在Redis中對規則進行存儲校驗或者使用中間件
*
*@paramjoinPointjoinPoint
*@paramrateLimiter限流注解
*/
@Before(value="@annotation(rateLimiter)")
publicvoidboBefore(JoinPointjoinPoint,RateLimiterrateLimiter){
//1.生成key
Stringkey=getCombineKey(rateLimiter,joinPoint);
try{
//2.執行腳本返回是否限流
Booleanflag=redisTemplate.execute(limitScript,
ListUtil.of(key,String.valueOf(System.currentTimeMillis())),
(Object[])getRules(rateLimiter));
//3.判斷是否限流
if(Boolean.TRUE.equals(flag)){
log.error("ip:'{}'攔截到一個請求RedisKey:'{}'",
IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes)Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest()),
key);
thrownewServiceException(rateLimiter.message());
}
}catch(ServiceExceptione){
throwe;
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}

/**
*獲取規則
*
*@paramrateLimiter獲取其中規則信息
*@return
*/
privateLong[]getRules(RateLimiterrateLimiter){
intcapacity=rateLimiter.rules().length<

	

	


	審核編輯：劉清