基于Redis限流(aop切面+redis实现“令牌桶算法”)

news2024/11/26 0:49:22

令牌桶算法属于流量控制算法,在一定时间内保证一个键(key)的访问量不超过某个阈值。这里的关键是设置一个令牌桶,在某个时间段内生成一定数量的令牌,然后每次访问时从桶中获取令牌,如果桶中没有令牌,就拒绝访问。
参考网上一个博主写的:https://blog.csdn.net/xdx_dili/article/details/133683315
注意:我这边只是学习实践加上修改对应的代码记录下而已

第一步:记得要下载redis并配置好

第二步:创建springboot项目并引入maven,配置好配置文件
(注意我这边使用的springboot版本是2.6.x,因为2.7开始博主的部分代码不可用了)

<dependencies>
   <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>21.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.78</version>
    </dependency>
</dependencies>
#application.properties
#redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

server.port=8081

第三步:代码部分

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.io.Serializable;

/**
 * RedisTemplate调用实例
 */
@Configuration
public class RedisLimiterHelper {

    //spring会帮助我们注入LettuceConnectionFactory
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}
/**
 * 限流类型枚举类
 */
public enum LimitType {

    /**
     * 自定义key
     */
    CUSTOMER,

    /**
     * 请求者IP
     */
    IP;
}
import java.lang.annotation.*;

/**
 * 自定义限流注解
 */
//@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE}) 表示这个注解可以应用到方法和类上。
//ElementType.METHOD 表示这个注解可以应用到方法上,即可以在方法上添加这个注解。
//ElementType.TYPE 表示这个注解可以应用到类上,即可以在类上添加这个注解。
//@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) 表示这个注解的元数据信息(metadata)在运行时可用。
//@Inherited 表示这个注解可以被继承。
//@Documented 表示这个注解的文档信息(documentation)会被自动生成
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface RedisLimit {

    /**
     * 名字
     */
    String name() default "";

    /**
     * key
     */
    String key() default "";

    /**
     * Key的前缀
     */
    String prefix() default "";

    /**
     * 给定的时间范围 单位(秒)
     */
    int period();

    /**
     * 一定时间内最多访问次数
     */
    int count();

    /**
     * 限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)
     */
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
 }
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.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 限流切面实现
 */
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);

    private static final String UNKNOWN = "unknown";

    private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;

    @Autowired
    public LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {
        this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;
    }

    //切面(使用了该RedisLimit注解时触发)
    @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.zhangximing.redis_springboot.annotate.RedisLimit)")
    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        RedisLimit limitAnnotation = method.getAnnotation(RedisLimit.class);
        LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
        String key;
        int limitPeriod = limitAnnotation.period();
        int limitCount = limitAnnotation.count();

        /**
         * 根据限流类型获取不同的key ,如果不传我们会以方法名作为key
         */
        switch (limitType) {
            case IP:
                key = getIpAddress();
                break;
            case CUSTOMER:
                key = limitAnnotation.key();
                break;
            default:
                key = StringUtils.upperCase(method.getName());
        }

        List<String> keys = Arrays.asList(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
        try {
            //lua脚本
            String luaScript = buildLuaScript();
            //获取已调用数量
            RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
            Long count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
            //判断是否已超过限制
            if (count != null && count <= limitCount) {
                return pjp.proceed();
            } else {
                throw new RuntimeException("服务忙,请稍后再试");
            }
        } catch (Throwable e) {
            if (e instanceof RuntimeException) {
//                throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
                return e.getLocalizedMessage();
            }
//            throw new RuntimeException("server exception");
            return "服务异常";
        }
    }

    //编写 redis Lua 限流脚本
    public String buildLuaScript() {
        StringBuilder lua = new StringBuilder();
        lua.append("local c");
        //KEYS[1]表示key
        lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");
        // 调用不超过最大值,则直接返回 (ARGV[1]表示第一个参数)
        lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
        lua.append("\nreturn c;");
        lua.append("\nend");
        // 执行计算器自加
        lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
        lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
        // 从第一次调用开始限流,设置对应键值的过期
        lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
        lua.append("\nend");
        lua.append("\nreturn c;");

        return lua.toString();
    }

    //获取id地址
    public String getIpAddress() {
        HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
        String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getRemoteAddr();
        }
        return ip;
    }
}
import com.zhangximing.redis_springboot.annotate.LimitType;
import com.zhangximing.redis_springboot.annotate.RedisLimit;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @Author: zhangximing
 * @Email: 530659058@qq.com
 * @Date: 2023/12/20 10:59
 * @Description: 限流测试类 参考 https://blog.csdn.net/xdx_dili/article/details/133683315
 */
@RestController
@RequestMapping("/limit")
public class LimitController {

    private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_1 = new AtomicInteger();

    //十秒同一IP限制访问5次
    @RedisLimit(period = 10, count = 5, name = "测试接口", limitType = LimitType.IP)
    @RequestMapping("/test")
    public String testLimit(){
        return "SUCCESS:"+ATOMIC_INTEGER_1.incrementAndGet();
    }

}

效果展示:
在这里插入图片描述

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