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如何使用SpringBoot+Redis+Lua实现分布式限流?

Redis Assistant
Redis Assistant

Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具,提供多种操作模式,高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

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Redis支持LUA脚本的主要优势LUA脚本的融合将使Redis数据库产生更多的使用场景,迸发更多新的优势:高效性:减少网络开销及时延,多次redis服务器网络请求的操作,使用LUA脚本可以用一个请求完成数据可靠性:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入。复用性:LUA脚本执行后会永久存储在Redis服务器端,其他客户端可以直接复用可嵌入性:可嵌入JAVA,C#等多种编程语言,支持不同操作系统跨平台交互简单强大:小巧轻便,资源占用率低,支持过程化和对象化的编程语言自己也是第一次在工

本文目录

    Redis支持LUA脚本的主要优势

    LUA脚本的融合将使Redis数据库产生更多的使用场景,迸发更多新的优势:

    • 高效性:减少网络开销及时延,多次redis服务器网络请求的操作,使用LUA脚本可以用一个请求完成

    • 数据可靠性:Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他命令插入。

    • 复用性:LUA脚本执行后会永久存储在Redis服务器端,其他客户端可以直接复用

    • 可嵌入性:可嵌入JAVA,C#等多种编程语言,支持不同操作系统跨平台交互

    • 简单强大:小巧轻便,资源占用率低,支持过程化和对象化的编程语言

    自己也是第一次在工作中使用lua这种语言,记录一下

    创建Lua文件req_ratelimit.lua

    local key = KEYS[1]   --限流KEY
    local limitCount = tonumber(ARGV[1])       --限流大小
    local limitTime = tonumber(ARGV[2])        --限流时间
    local current = redis.call('get', key);
    if current then
        if current + 1 > limitCount then --如果超出限流大小
            return 0
        else
            redis.call("INCRBY", key,"1")
            return current + 1
        end
    else
        redis.call("set", key,"1")
        redis.call("expire", key,limitTime)
        return 1
    end

    如何使用SpringBoot+Redis+Lua实现分布式限流?

    自定义注解RateLimiter

    package com.shinedata.ann;
     
    import java.lang.annotation.ElementType;
    import java.lang.annotation.Retention;
    import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
    import java.lang.annotation.Target;
     
     
    @Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    public @interface RateLimiter {
     
        /**
         * 限流唯一标识
         * @return
         */
        String key() default "rate.limit:";
     
        /**
         * 限流时间
         * @return
         */
        int time() default 1;
     
        /**
         * 限流次数
         * @return
         */
        int count() default 100;
     
        /**
         *是否限制IP,默认 否
         * @return
         */
        boolean restrictionsIp() default false;
    }

    定义切面RateLimiterAspect

    package com.shinedata.aop;
     
    import com.shinedata.ann.RateLimiter;
    import com.shinedata.config.redis.RedisUtils;
    import com.shinedata.exception.RateLimiterException;
    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
    import org.aspectj.lang.annotation.Around;
    import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
    import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
    import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
    import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
     
    import javax.annotation.PostConstruct;
    import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
    import java.io.Serializable;
    import java.lang.reflect.Method;
    import java.util.Collections;
    import java.util.List;
     
    /**
     * @ClassName RateLimiterAspect
     * @Author yupanpan
     * @Date 2020/5/6 13:46
     */
    @Aspect
    @Component
    public class RateLimiterAspect {
     
        private final Logger logger	= LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
     
        private static ThreadLocal ipThreadLocal=new ThreadLocal();
     
        private DefaultRedisScript redisScript;
     
        @PostConstruct
        public void init(){
            redisScript = new DefaultRedisScript();
            redisScript.setResultType(Number.class);
            redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("redis/req_ratelimit.lua")));
        }
     
        @Around("@annotation(com.shinedata.ann.RateLimiter)")
        public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
            try {
                MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
                Method method = signature.getMethod();
                Class targetClass = method.getDeclaringClass();
                RateLimiter rateLimit = method.getAnnotation(RateLimiter.class);
     
                if (rateLimit != null) {
                    HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
                    boolean restrictionsIp = rateLimit.restrictionsIp();
                    if(restrictionsIp){
                        ipThreadLocal.set(getIpAddr(request));
                    }
     
                    StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
                    stringBuffer.append(rateLimit.key());
                    if(StringUtils.isNotBlank(ipThreadLocal.get())){
                        stringBuffer.append(ipThreadLocal.get()).append("-");
                    }
                    stringBuffer.append("-").append(targetClass.getName()).append("- ").append(method.getName());
     
                    List keys = Collections.singletonList(stringBuffer.toString());
     
                    Number number = RedisUtils.execute(redisScript, keys, rateLimit.count(), rateLimit.time());
     
                    if (number != null && number.intValue() != 0 && number.intValue() <= rateLimit.count()) {
                        logger.info("限流时间段内访问第:{} 次", number.toString());
                        return joinPoint.proceed();
                    }else {
                        logger.error("已经到设置限流次数,当前次数:{}",number.toString());
                        throw new RateLimiterException("服务器繁忙,请稍后再试");
                    }
                } else {
                    return joinPoint.proceed();
                }
            }finally {
                ipThreadLocal.remove();
            }
        }
     
        public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {
            String ipAddress = null;
            try {
                ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");
                if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                    ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
                }
                if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                    ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
                }
                if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                    ipAddress = request.getRemoteAddr();
                }
                // 对于通过多个代理的情况,第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割
                if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) {
                    // "***.***.***.***".length()= 15
                    if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {
                        ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                ipAddress = "";
            }
            return ipAddress;
        }
    }

    Spring data redis提供了DefaultRedisScript来使用lua和redis进行交互,具体的详情网上很多文章,这里使用ThreadLocal是因为IP存在可变的,保证自己的线程的IP不会被其他线程所修改,切记要最后清理ThreadLocal,防止内存泄漏

    RedisUtils工具类(方法太多,只展示execute方法)

    package com.shinedata.config.redis;
     
    import org.checkerframework.checker.units.qual.K;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
    import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import org.springframework.util.CollectionUtils;
     
    import javax.annotation.PostConstruct;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
     
    /**
     * @ClassName RedisUtils
     * @Author yupanpan
     * @Date 2019/11/20 13:38
     */
    @Component
    public class RedisUtils {
     
        @Autowired
        @Qualifier("redisTemplate")
        private RedisTemplate redisTemplate;
     
        private static RedisUtils redisUtils;
        
        @PostConstruct
        public void init() {
            redisUtils = this;
            redisUtils.redisTemplate = this.redisTemplate;
        }
     
        public static Number execute(DefaultRedisScript script, List keys, Object... args) {
            return redisUtils.redisTemplate.execute(script, keys,args);
        }
    }

    自己配置的RedisTemplate

    package com.shinedata.config.redis;
     
    import org.apache.log4j.LogManager;
    import org.apache.log4j.Logger;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
    import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
     
    /**
     * @ClassName RedisConfig
     * @Author yupanpan
     * @Date 2019/11/20 13:26
     */
    @Configuration
    public class RedisConfig extends RedisProperties{
     
        protected Logger log = LogManager.getLogger(RedisConfig.class);
     
        /**
         * JedisPoolConfig 连接池
         * @return
         */
        @Bean("jedisPoolConfig")
        public JedisPoolConfig jedisPoolConfig() {
            JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
            // 最大空闲数
            jedisPoolConfig.setMaxIdle(500);
            jedisPoolConfig.setMinIdle(100);
            // 连接池的最大数据库连接数
            jedisPoolConfig.setMaxTotal(6000);
            // 最大建立连接等待时间
            jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(5000);
            // 逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)
            jedisPoolConfig.setMinEvictableIdleTimeMillis(100);
            // 每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3
    //        jedisPoolConfig.setNumTestsPerEvictionRun(numTestsPerEvictionRun);
            // 逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1
            jedisPoolConfig.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(600);
            // 是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个
            jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);
            // 在空闲时检查有效性, 默认false
            jedisPoolConfig.setTestWhileIdle(false);
            return jedisPoolConfig;
        }
     
        /**
         * JedisConnectionFactory
         * @param jedisPoolConfig
         */
        @Bean("jedisConnectionFactory")
        public JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory(@Qualifier("jedisPoolConfig")JedisPoolConfig jedisPoolConfig) {
            JedisConnectionFactory JedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(jedisPoolConfig);
            // 连接池
            JedisConnectionFactory.setPoolConfig(jedisPoolConfig);
            // IP地址
            JedisConnectionFactory.setHostName(redisHost);
            // 端口号
            JedisConnectionFactory.setPort(redisPort);
            // 如果Redis设置有密码
             JedisConnectionFactory.setPassword(redisPassword);
            // 客户端超时时间单位是毫秒
            JedisConnectionFactory.setTimeout(10000);
            return JedisConnectionFactory;
        }
     
        /**
         * 实例化 RedisTemplate 对象代替原有的RedisTemplate
         * @return
         */
        @Bean("redisTemplate")
        public RedisTemplate functionDomainRedisTemplate(@Qualifier("jedisConnectionFactory") RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            RedisTemplate redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            initDomainRedisTemplate(redisTemplate, redisConnectionFactory);
            return redisTemplate;
        }
     
        /**
         * 设置数据存入 redis 的序列化方式
         * @param redisTemplate
         * @param factory
         */
        private void initDomainRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate, RedisConnectionFactory factory) {
            // 如果不配置Serializer,那么存储的时候缺省使用String,比如如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast
            // to String!
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
            redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
            // 开启事务/true必须手动释放连接,false会自动释放连接 如果调用方有用@Transactional做事务控制,可以开启事务,Spring会处理连接问题
            redisTemplate.setEnableTransactionSupport(false);
            redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
        }
    }

    全局Controller异常处理GlobalExceptionHandler

    package com.shinedata.exception;
     
    import com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException;
    import com.shinedata.util.ResultData;
    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    import org.springframework.http.HttpStatus;
    import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
    import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;
     
    @RestControllerAdvice
    public class GlobalExceptionHandler {
     
        private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GlobalExceptionHandler.class);
     
        @ExceptionHandler(value = RateLimiterException.class)
        @ResponseStatus(HttpStatus.OK)
        public ResultData runtimeExceptionHandler(RateLimiterException e) {
            logger.error("系统错误:", e);
            return ResultData.getResultError(StringUtils.isNotBlank(e.getMessage()) ? e.getMessage() : "处理失败");
        }
     
        @ExceptionHandler(value = Exception.class)
        @ResponseStatus(HttpStatus.OK)
        public ResultData runtimeExceptionHandler(RuntimeException e) {
            Throwable cause = e.getCause();
            logger.error("系统错误:", e);
            logger.error(e.getMessage());
            if (cause instanceof JsonMappingException) {
                return ResultData.getResultError("参数错误");
            }
            return ResultData.getResultError(StringUtils.isNotBlank(e.getMessage()) ? e.getMessage() : "处理失败");
        }
     
    }

    使用就很简单了,一个注解搞定

    如何使用SpringBoot+Redis+Lua实现分布式限流?

    补充:优化了lua为

    local key = KEYS[1]
    local limitCount = tonumber(ARGV[1])
    local limitTime = tonumber(ARGV[2])
    local current = redis.call('get', key);
    if current then
        redis.call("INCRBY", key,"1")
        return current + 1
    else
        redis.call("set", key,"1")
        redis.call("expire", key,limitTime)
        return 1
    end
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    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

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