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Springboot搭配Redis实现接口限流

2023-07-15 518
版权
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简介： 介绍限流的需求出现在许多常见的场景中：秒杀活动，有人使用软件恶意刷单抢货，需要限流防止机器参与活动某 api 被各式各样系统广泛调用，严重消耗网络、内存等资源，需要合理限流淘宝获取 ip 所在城市接口、微信公众号识别微信用户等开发接口，免费提供给用户时需要限流，更具有实时性和准确性的接口需要付费。

限流的思路

通过 ip:api 路径 的作为 key ，访问次数为 value 的方式对某一用户的某一请求进行唯一标识
每次访问的时候判断 key 是否存在，是否 count 超过了限制的访问次数
若访问超出限制，则应 response 返回 msg: 请求过于频繁 给前端予以展示
代码示例

准备一个springboot项目
必需pom依赖



org.springframework.boot
spring-boot-starter-web



org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis


redis.clients
jedis
2.9.3

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

自定义注解
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

//运行时执行
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
//指定注解的适用目标 表示该注解适用于方法上。
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface AccessLimit {
/**

 * 限制时长 秒
 */
int seconds();

/**
 * 最大访问次数
 */
int maxCount();

/**
 * 是否需要登录
 */
boolean needLogin() default true;

}
redis工具类

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import redis.clients.jedis.Protocol;
import redis.clients.util.SafeEncoder;

import java.io.Serializable;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class RedisUtil { 

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

// =============================common============================
/**
 * 指定缓存失效时间
 * @param key 键
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean expire(String key, long time) {
    try {
        if (time > 0) {
            redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 根据key 获取过期时间
 * @param key 键 不能为null
 * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
 */
public long getExpire(String key) {
    return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
}

/**
 * 判断key是否存在
 * @param key 键
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean hasKey(String key) {
    try {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 删除缓存
 * @param key 可以传一个值 或多个
 */
@SuppressWarnings("unchecked")
public void del(String... key) {
    if (key != null && key.length > 0) {
        if (key.length == 1) {
            redisTemplate.delete(key[0]);
        } else {
            redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key));
        }
    }
}

/**
 * 删除缓存
 * @param keys 可以传一个值 或多个
 */
public void del(Collection<String> keys) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
        redisTemplate.delete(keys);
    }
}

// ============================String=============================
/**
 * 普通缓存获取
 * @param key 键
 * @return 值
 */
public Object get(String key) {
    return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
}

/**
 * 普通缓存放入
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return true成功 false失败
 */
public boolean set(String key, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 普通缓存放入并设置时间
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
 * @return true成功 false 失败
 */
public boolean set(String key, Object value, long time) {
    try {
        if (time > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            set(key, value);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 递增
 * @param key 键
 * @param delta 要增加几(大于0)
 * @return
 */
public long incr(String key, long delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
}

/**
 * 递减
 * @param key 键
 * @param delta 要减少几(小于0)
 * @return
 */
public long decr(String key, long delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
}

// ================================Map=================================
/**
 * HashGet
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 不能为null
 * @return 值
 */
public Object hget(String key, String item) {
    return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
}

/**
 * 获取hashKey对应的所有键值
 * @param key 键
 * @return 对应的多个键值
 */
public Map<Object, Object> hmget(String key) {
    return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
}

/**
 * HashSet
 * @param key 键
 * @param map 对应多个键值
 * @return true 成功 false 失败
 */
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * HashSet 并设置时间
 * @param key 键
 * @param map 对应多个键值
 * @param time 时间(秒)
 * @return true成功 false失败
 */
public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
        if (time > 0) {
            expire(key, time);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param value 值
 * @return true 成功 false失败
 */
public boolean hset(String key, String item, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
 * @return true 成功 false失败
 */
public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
        if (time > 0) {
            expire(key, time);
        }
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 删除hash表中的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 可以使多个 不能为null
 */
public void hdel(String key, Object... item) {
    redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
}

/**
 * 删除hash表中的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param items 项 可以使多个 不能为null
 */
public void hdel(String key, Collection items) {
    redisTemplate.opsForHash().delete(key, items.toArray());
}

/**
 * 判断hash表中是否有该项的值
 * @param key 键 不能为null
 * @param item 项 不能为null
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean hHasKey(String key, String item) {
    return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
}

/**
 * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param delta 要增加几(大于0)
 * @return
 */
public double hincr(String key, String item, double delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, delta);
}

/**
 * hash递减
 * @param key 键
 * @param item 项
 * @param delta 要减少记(小于0)
 * @return
 */
public double hdecr(String key, String item, double delta) {
    if (delta < 0) {
        throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
    }
    return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -delta);
}

// ============================set=============================
/**
 * 根据key获取Set中的所有值
 * @param key 键
 * @return
 */
public Set<Object> sGet(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 根据value从一个set中查询,是否存在
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return true 存在 false不存在
 */
public boolean sHasKey(String key, Object value) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将数据放入set缓存
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSet(String key, Object... values) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 将数据放入set缓存
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSet(String key, Collection values) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().add(key, values.toArray());
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 将set数据放入缓存
 * @param key 键
 * @param time 时间(秒)
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 成功个数
 */
public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
    try {
        Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return count;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 获取set缓存的长度
 * @param key 键
 * @return
 */
public long sGetSetSize(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForSet().size(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 移除值为value的
 * @param key 键
 * @param values 值 可以是多个
 * @return 移除的个数
 */
public long setRemove(String key, Object... values) {
    try {
        Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
        return count;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

// ===============================list=================================
/**
 * 获取list缓存的内容
 * @param key 键
 * @param start 开始
 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值
 * @return
 */
public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 获取list缓存的长度
 * @param key 键
 * @return
 */
public long lGetListSize(String key) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().size(key);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * 通过索引 获取list中的值
 * @param key 键
 * @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推
 * @return
 */
public Object lGetIndex(String key, long index) {
    try {
        return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 将list放入缓存
 *
 * @param key 键
 * @param value 值
 * @param time 时间(秒)
 * @return
 */
public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
        if (time > 0)
            expire(key, time);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 根据索引修改list中的某条数据
 * @param key 键
 * @param index 索引
 * @param value 值
 * @return
 */
public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
    try {
        redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
        return true;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return false;
    }
}

/**
 * 移除N个值为value
 * @param key 键
 * @param count 移除多少个
 * @param value 值
 * @return 移除的个数
 */
public long lRemove(String key, long count, Object value) {
    try {
        Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
        return remove;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return 0;
    }
}

/**
 * RedisTemplate 实现 setnx exptime (扩展 redisTemplate.setIfAbsent)
 *
 * 之前用 redisTemplate 实现setnx exptime 时 是分两步的
 * 1. redisTemplate.setIfAbsent
 * 2. redisTemplate.expire
 * 这样的不是原子性的 可能在第一步与第二步之间 重新发布了或者服务器重启了
 * 这个key就永远不会消失了 可以采用以下的方法
 *
 * @param key
 * @param value
 * @param exptime
 * @return
 */
public boolean setIfAbsent(final String key, final Serializable value, final long exptime) {
    Boolean b = (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
        @Override
        public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            RedisSerializer valueSerializer = redisTemplate.getValueSerializer();
            RedisSerializer keySerializer = redisTemplate.getKeySerializer();
            Object obj = connection.execute("set", keySerializer.serialize(key),
                    valueSerializer.serialize(value),
                    SafeEncoder.encode("NX"),
                    //EX 秒，PX 毫秒
                    SafeEncoder.encode("EX"),
                    Protocol.toByteArray(exptime));
            return obj != null;
        }
    });
    return b;
}

}
主拦截器

import com.example.demo.service.AccessLimit;
import jakarta.annotation.Resource;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.method.HandlerMethod;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;

@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor { 

@Resource
private RedisUtil redisUtil;

@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    if (handler instanceof HandlerMethod) {
        HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
        //拿到限流注解类的参数
        AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
        if(accessLimit==null){
            return true;
        }
        //时间
        int seconds = accessLimit.seconds();
        //最大次数
        int maxCount = accessLimit.maxCount();
        boolean needLogin = accessLimit.needLogin();

        if(needLogin){
         //判断是否登录
        }

        //获取访问ip和路径
        String ip=request.getRemoteAddr();
        String key=ip+":"+request.getServletPath();

        Integer count = (Integer)redisUtil.get(key);
        //首次进入
        if(count==null||-1==count){
            redisUtil.set(key,1);
            //设置过期时间
            redisUtil.expire(key,seconds);
            return true;
        }

        //如果访问次数<最大次数，则做加1操作
        if(count<maxCount){
            redisUtil.incr(key,1);
            return true;
        }

        //此时访问次数大于等于最大次数
        if(count>=maxCount){
            System.out.println("已经达到该接口限制最大次数========"+count);
            response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
            response.getWriter().write("请求过于频繁，请稍后再试！");
            return false;
        }
    }
    return true;
}

}
注册拦截器
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;

@Configuration
public class InteceptorConfig implements WebMvcConfigurer { 

@Autowired
private AccessLimitInterceptor accessLimitInterceptor;

@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
    registry.addInterceptor(accessLimitInterceptor)
            //添加限流拦截的接口路径
            .addPathPatterns("/access/accessLimit")
            .addPathPatterns("/main/hello")
            //添加不限流拦截的路径
            .excludePathPatterns("/access/login");
}

}
控制层
import com.example.demo.service.AccessLimit;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("access")
public class AccessController { 

@ResponseBody
@GetMapping("accessLimit")
@AccessLimit(seconds = 60,maxCount = 5)
public String accessLimit(){
    return "Hellp world!";
}

}
@RestController
@RequestMapping("/main")
@Slf4j
public class MainCOntroller { 

@Autowired
StringRedisTemplate redisTemplate;

@GetMapping("/hello")
@AccessLimit(seconds = 10,maxCount = 2)
public String helloo(){
    return "你好啊";
}

}
启动测试:
可以看到,两个接口都在限制的时间内有一定数量的访问限制,在redis里也能找到响应的key,从而实现了简单的接口限流

文章标签：
云数据库 Tair（兼容 Redis）
Java
前端开发
NoSQL
黑灰产治理
Redis
API
关键词：
springboot云数据库 Tair（兼容 Redis）
Spring Boot接口
Spring Boot接口限流
Spring Boot限流
云数据库 Tair（兼容 Redis）Springboot
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机器学习/深度学习 数据采集 人机交互
springboot+redis互联网医院智能导诊系统源码，基于医疗大模型、知识图谱、人机交互方式实现
智能导诊系统基于医疗大模型、知识图谱与人机交互技术，解决患者“知症不知病”“挂错号”等问题。通过多模态交互（语音、文字、图片等）收集病情信息，结合医学知识图谱和深度推理，实现精准的科室推荐和分级诊疗引导。系统支持基于规则模板和数据模型两种开发原理：前者依赖人工设定症状-科室规则，后者通过机器学习或深度学习分析问诊数据。其特点包括快速病情收集、智能病症关联推理、最佳就医推荐、分级导流以及与院内平台联动，提升患者就诊效率和服务体验。技术架构采用 SpringBoot+Redis+MyBatis Plus+MySQL+RocketMQ，确保高效稳定运行。
源码世界
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喵叔哟
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NoSQL 算法 Java
如何实现Redis限流
如何实现Redis限流
喵叔哟
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技术自由圈/原疯狂创客圈
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12月前
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缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？
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技术自由圈/原疯狂创客圈
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美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？
安全风信子
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7月前
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缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡：Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
安全风信子
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pickstar-33775
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12月前
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缓存 NoSQL Java
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
大家好，我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存，废话不多说直接开始~
pickstar-33775
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varin
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8月前
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存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式，涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用，并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
varin
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Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
蒋星熠Jaxonic
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7月前
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缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic，技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构，探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统，用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
蒋星熠Jaxonic
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游客y6nbucfgpbrn4
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8月前
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缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力，通过缓存热点数据提高查询效率，支持高并发访问。此外，Redis 还可用于实现分布式锁，解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案，以及 Redlock 算法等关键技术。
游客y6nbucfgpbrn4
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