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分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，而解决方案可以使用redis+lua或者nginx+lua技术进行实现，通过这两种技术可以实现的高并发和高性能。
首先我们来使用redis+lua实现时间窗内某个接口的请求数限流，实现了该功能后可以改造为限流总并发/请求数和限制总资源数。Lua本身就是一种编程语言，也可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法。
因操作是在一个lua脚本中（相当于原子操作），又因Redis是单线程模型，因此是线程安全的。
相比Redis事务来说，Lua脚本有以下优点
- 减少网络开销： 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求，而脚本只需一次即可，减少网络传输；
- 原子操作：Redis 将整个脚本作为一个原子执行，无需担心并发，也就无需事务；
- 复用：脚本会永久保存 Redis 中，其他客户端可继续使用。
下面使用SpringBoot项目来进行介绍。
准备Lua 脚本
req_ratelimit.lua
local key = "req.rate.limit:" .. 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 = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current + 1 > limitCount then --如果超出限流大小
return 0
else --请求数+1，并设置1秒过期
redis.call("INCRBY", key,"1")
redis.call("expire", key,limitTime)
return current + 1
end
AI 代码解读
- 我们通过KEYS[1] 获取传入的key参数
- 通过ARGV[1]获取传入的limit参数
- redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为nil那么就返回0
- 接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0
- 如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1
准备Java项目
pom.xml加入
<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>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
AI 代码解读
Redis 配置
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.database=0
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-active=20
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=10
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
# 连接超时时间（毫秒）
spring.redis.timeout=2000
AI 代码解读
限流注解
注解的目的，是在需要限流的方法上使用
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimiter {
/**
* 限流唯一标识
* @return
*/
String key() default "";
/**
* 限流时间
* @return
*/
int time();
/**
* 限流次数
* @return
*/
int count();
}
AI 代码解读
lua文件配置及RedisTemplate配置
@Aspect
@Configuration
@Slf4j
public class RateLimiterAspect {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;
@Autowired
private DefaultRedisScript<Number> redisScript;
@Around("execution(* com.sunlands.zlcx.datafix.web ..*(..) )")
public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
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();
String ipAddress = getIpAddr(request);
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
stringBuffer.append(ipAddress).append("-")
.append(targetClass.getName()).append("- ")
.append(method.getName()).append("-")
.append(rateLimit.key());
List<String> keys = Collections.singletonList(stringBuffer.toString());
Number number = redisTemplate.execute(redisScript, keys, rateLimit.count(), rateLimit.time());
if (number != null && number.intValue() != 0 && number.intValue() <= rateLimit.count()) {
log.info("限流时间段内访问第：{} 次", number.toString());
return joinPoint.proceed();
}
} else {
return joinPoint.proceed();
}
throw new RuntimeException("已经到设置限流次数");
}
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;
}
}
AI 代码解读
控制层
@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("limit")
public class RateLimiterController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping(value = "/test")
@RateLimiter(key = "test", time = 10, count = 1)
public ResponseEntity<Object> test() {
String date = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
RedisAtomicInteger limitCounter = new RedisAtomicInteger("limitCounter", redisTemplate.getConnectionFactory());
String str = date + " 累计访问次数：" + limitCounter.getAndIncrement();
log.info(str);
return ResponseEntity.ok(str);
}
}
AI 代码解读
启动项目进行测试
不断访问url http://127.0.0.1:8090/limit/test，效果如下：
我这里为了简单演示是直接抛了一个RuntimeException，实际可以单独定义一个如RateLimitException，在上层直接处理这种频次限制的异常，以友好的方式返回给用户。
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