使用SpringBoot + Redis 實現介面限流的方式

2022-05-28 22:00:39

設定

首先我們建立一個 Spring Boot 工程，引入 Web 和 Redis 依賴，同時考慮到介面限流一般是通過註解來標記，而註解是通過 AOP 來解析的，所以我們還需要加上 AOP 的依賴，最終的依賴如下：

<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>

然後提前準備好一個 Redis 範例，這裡我們專案設定好之後，直接設定一下 Redis 的基本資訊即可，如下：

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

限流注解

接下來我們建立一個限流注解，我們將限流分為兩種情況：

針對當前介面的全域性性限流，例如該介面可以在 1 分鐘記憶體取 100 次。
針對某一個 IP 地址的限流，例如某個 IP 地址可以在 1 分鐘記憶體取 100 次。

針對這兩種情況，我們建立一個列舉類：

public enum LimitType {
    /**
     * 預設策略全域性限流
     */
    DEFAULT,
    /**
     * 根據請求者IP進行限流
     */
    IP
}

接下來我們來建立限流注解：

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

    /**
     * 限流時間,單位秒
     */
    int time() default 60;

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

    /**
     * 限流型別
     */
    LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;
}

第一個引數限流的 key，這個僅僅是一個字首，將來完整的 key 是這個字首再加上介面方法的完整路徑，共同組成限流 key，這個 key 將被存入到 Redis 中。

另外三個引數好理解，我就不多說了。

好了，將來哪個介面需要限流，就在哪個介面上新增 @RateLimiter 註解，然後設定相關引數即可。

客製化 RedisTemplate

在 Spring Boot 中，我們其實更習慣使用 Spring Data Redis 來操作 Redis，不過預設的 RedisTemplate 有一個小坑，就是序列化用的是 JdkSerializationRedisSerializer，不知道小夥伴們有沒有注意過，直接用這個序列化工具將來存到 Redis 上的 key 和 value 都會莫名其妙多一些字首，這就導致你用命令讀取的時候可能會出錯。

例如儲存的時候，key 是 name，value 是 test，但是當你在命令列操作的時候，get name 卻獲取不到你想要的資料，原因就是存到 redis 之後 name 前面多了一些字元，此時只能繼續使用 RedisTemplate 將之讀取出來。

我們用 Redis 做限流會用到 Lua 指令碼，使用 Lua 指令碼的時候，就會出現上面說的這種情況，所以我們需要修改 RedisTemplate 的序列化方案。

可能有小夥伴會說為什麼不用 StringRedisTemplate 呢？StringRedisTemplate 確實不存在上面所說的問題，但是它能夠儲存的資料型別不夠豐富，所以這裡不考慮。

修改 RedisTemplate 序列化方案，程式碼如下：

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替換預設序列化(預設採用的是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;
    }
}

這個其實也沒啥好說的，key 和 value 我們都使用 Spring Boot 中預設的 jackson 序列化方式來解決。

Lua 指令碼

這個其實我在之前 vhr 那一套視訊中講過，Redis 中的一些原子操作我們可以藉助 Lua 指令碼來實現，想要呼叫 Lua 指令碼，我們有兩種不同的思路：

在 Redis 伺服器端定義好 Lua 指令碼，然後計算出來一個雜湊值，在 Java 程式碼中，通過這個雜湊值鎖定要執行哪個 Lua 指令碼。
直接在 Java 程式碼中將 Lua 指令碼定義好，然後傳送到 Redis 伺服器端去執行。

Spring Data Redis 中也提供了操作 Lua 指令碼的介面，還是比較方便的，所以我們這裡就採用第二種方案。

我們在 resources 目錄下新建 lua 資料夾專門用來存放 lua 指令碼，指令碼內容如下：

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)

這個指令碼其實不難，大概瞅一眼就知道幹啥用的。KEYS 和 ARGV 都是一會呼叫時候傳進來的引數，tonumber 就是把字串轉為數位，redis.call 就是執行具體的 redis 指令，具體流程是這樣：

首先獲取到傳進來的 key 以及限流的 count 和時間 time。
通過 get 獲取到這個 key 對應的值，這個值就是當前時間窗內這個介面可以存取多少次。
如果是第一次存取，此時拿到的結果為 nil，否則拿到的結果應該是一個數位，所以接下來就判斷，如果拿到的結果是一個數位，並且這個數位還大於 count，那就說明已經超過流量限制了，那麼直接返回查詢的結果即可。
如果拿到的結果為 nil，說明是第一次存取，此時就給當前 key 自增 1，然後設定一個過期時間。
最後把自增 1 後的值返回就可以了。

其實這段 Lua 指令碼很好理解。

接下來我們在一個 Bean 中來載入這段 Lua 指令碼，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，我們的 Lua 指令碼現在就準備好了。

註解解析

接下來我們就需要自定義切面，來解析這個註解了，我們來看看切面的定義：

@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("存取過於頻繁，請稍候再試");
            }
            log.info("限制請求'{}',當前請求'{}',快取key'{}'", count, number.intValue(), key);
        } catch (ServiceException e) {
            throw e;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("伺服器限流異常，請稍候再試");
        }
    }

    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();
    }
}

這個切面就是攔截所有加了 @RateLimiter 註解的方法，在前置通知中對註解進行處理。

首先獲取到註解中的 key、time 以及 count 三個引數。
獲取一個組合的 key，所謂的組合的 key，就是在註解的 key 屬性基礎上，再加上方法的完整路徑，如果是 IP 模式的話，就再加上 IP 地址。以 IP 模式為例，最終生成的 key 類似這樣：rate_limit:127.0.0.1-org.javaboy.ratelimiter.controller.HelloController-hello（如果不是 IP 模式，那麼生成的 key 中就不包含 IP 地址）。
將生成的 key 放到集合中。
通過 redisTemplate.execute 方法取執行一個 Lua 指令碼，第一個引數是指令碼所封裝的物件，第二個引數是 key，對應了指令碼中的 KEYS，後面是可變長度的引數，對應了指令碼中的 ARGV。
將 Lua 指令碼執行的結果與 count 進行比較，如果大於 count，就說明過載了，拋異常就行了。

介面測試

接下來我們就進行介面的一個簡單測試，如下：

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

每一個 IP 地址，在 5 秒內只能存取 3 次。

這個自己手動重新整理瀏覽器都能測試出來。

全域性例外處理

由於過載的時候是拋異常出來，所以我們還需要一個全域性例外處理器，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;
    }
}

這是一個小 demo，我就不去定義實體類了，直接用 Map 來返回 JSON 了。最後我們看看過載時的測試效果：

好啦，這就是我們使用 Redis 做限流的方式。

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