目录

• 1、前言
• 2、代码实现
• • 2.1 自定义注解
  • 2.2 lua脚本配置
  • 2.3 拦截器配置
• 3、测试

1、前言

通过自定义注解+reids+lua实现，接口限流策略，其实质就是对redis的分布式锁的应用。

流程基本如下：

• 1、Controller接口的方法，实现自定义注解@RateLimiter。
• 2、自定义拦截RateLimiterHandlerInterceptor，拦截包含注解@RateLimiter的接口，进行验证。
• 3、为了保证在并发请求下的精确性，使用redis+lua脚本进行加锁。
• 4、如果窗口时间内请求没有达到上限则放行，如果达到了上限，则返回错误。

2、代码实现

2.1 自定义注解

@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface IpRateLimiter {    //一个IP下请求的并发限制    int period() default 1;  //限流时间周期，默认 1S    int count() default 10; //周期内限制次数，默认  10次    boolean rateIP() default true; //默认限制IP，设置为false表示只限制接口请求次数}

rateIP表示更加细致的控制，如果不需要限制ip，而是对接口设置一个统一的访问上限，则将rateIP设置为flase，比如：@RateLimiter(rateIP = false)

2.2 lua脚本配置

为了保证适应高并发，通过reids+lua脚本来实现加锁与解锁，达到一致性的目的。

lua脚本：
在resources目录下创建lua文件夹，在lua创建rateLimit.lua文件，内容如下：

local key = KEYS[1]local limit = tonumber(KEYS[2])local length = tonumber(KEYS[3])--redis.log(redis.LOG_NOTICE,' length: '..length)local current = redis.call('GET', key)if current == false then   --redis.log(redis.LOG_NOTICE,key..' is nil ')   redis.call('SET', key,1)   redis.call('EXPIRE',key,length)   --redis.log(redis.LOG_NOTICE,' set expire end')   return '1'else   --redis.log(redis.LOG_NOTICE,key..' value: '..current)   local num_current = tonumber(current)   if num_current+1 > limit thenreturn '0'   elseredis.call('INCRBY',key,1)return '1'   endend

其中key就是请求的接口信息，length为窗口时间，limit为窗口时间内允许访问的最大并发数量，比如：key=test，length=1，limit=10，就表示接口test在1秒内最大的并发为10，脚本中返回1表示成功，0表示失败。

rateLimit.lua逻辑如下：

• 1、根据key获取当前的请求数量；
• 2、如果为空，则将key的值设置为1，并且设置过期时间也就是窗口时间，并且返回1;
• 3、如果不为空，则判断当前请求数+1是否大于limit(最大并发数)，如果是则返回0，如果不是则将key的值自加1，并且返回1；

RedisLuaConfig：

创建Redis操作Lua的配置类，内容如下：

@Configurationpublic class RedisLuaConfig {    @Resource    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;    /**     * @param keyList redis得Lua脚本中的key列表，我们把参数放在这里面传递     * @return result 返回 1表示，正常，0表示限制访问     */    public String runLuaScript(List<String> keyList) { DefaultRedisScript<String> redisScript = new DefaultRedisScript<>(); redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/rateLimit.lua"))); redisScript.setResultType(String.class); String args = "none"; try {     return stringRedisTemplate.execute(redisScript, keyList); } catch (Exception e) {     e.printStackTrace();     return "0"; }    }}

2.3 拦截器配置

创建RateLimiterHandlerInterceptor类并且实现HandlerInterceptor接口，在该类中获取含有RateLimiter的请求，并且取出注解的配置，然后通过ip + "@" + httpMethod + "@" + path的形式生成key，再根据窗口时间和最大并发数，请求lua脚本，实现限流判断。

为了防止被暴力请求，默认情况下所有的接口进行限流，默认最大并发的10。

@Component@Slf4jpublic class RateLimiterHandlerInterceptor implements HandlerInterceptor {    @Resource    private RedisLuaConfig redisLuaConfig;    private static final int DEFAULT_PERIOD = 1;    private static final int DEFAULT_COUNT = 10;    private static final String LIMITER_KEY = "limiter:";    private static final String LIMITER_IP_KEY = "limiter-ip:";    private static final String SUCCESS_CODE = "1";    @Override    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { Method method = ((HandlerMethod) handler).getMethod(); String path = request.getServletPath(); String httpMethod = request.getMethod(); //GET、PUT、DELETE、POST //获取当前请求IP String ip = IpUtils.getIpAddr(request); //如果没有开启开启注解,也进行默认限流操作 int period = DEFAULT_PERIOD;  //限流时间周期，默认 1S int count = DEFAULT_COUNT; //周期内限制次数，默认  10次 boolean rateIP = true;//默认限制IP，设置为false表示只限制接口请求次数 IpRateLimiter ipRateLimiter = method.getAnnotation(IpRateLimiter.class); if (ipRateLimiter != null) {     period = ipRateLimiter.period();     count = ipRateLimiter.count();     //设置当前key,对同一个ip下同一个请求进行限流操作     rateIP = ipRateLimiter.rateIP(); } //不对ip进行限制 String key = LIMITER_KEY + httpMethod + "@" + path; if (rateIP) {     //对ip进行次数限制     key = LIMITER_IP_KEY + ip + "@" + httpMethod + "@" + path; } String res = ""; try {     List<String> keyList = new ArrayList<>();     keyList.add(key);     //表示时间周期内运行访问得次数     keyList.add(String.valueOf(count)); //count     keyList.add(String.valueOf(period));//period     res = redisLuaConfig.runLuaScript(keyList); } catch (Exception e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("你被限流了"); } //正常执行RedisLua if (!SUCCESS_CODE.equals(res)) {    log.error("你被限流了");    throw new RuntimeException("你被限流了"); } return true;    }}

3、测试

将Controller中的一个接口，加上RateLimiter注解，为了更好的验证限流，将请求的最大并发数设置为1

@RestController@RequestMapping("test")public class TestController {    @GetMapping("/start")    @RateLimiter(count = 1)    public String start() { logger.info("成功访问接口"); return "操作成功";    }}

通过浏览器快速刷新访问接口，就会触发限流，结果如下：