本文主要是介绍Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结》本文主要介绍了Redis多规则限流和防重复提交方案实现小结,包括使用String结构和Zset结构来记录用户IP的访问次数,具有一定的参考价值,感兴趣...
Redis 如何实现限流的，但是大部分都有一个缺点，就是只能实现单一的限流，比如 1 分钟访问 1 次或者 60 分钟访问 10 次这种，
但是如果想一个接口两种规则都需要满足呢，项目又是分布式项目，应该如何解决，下面就介绍一下 Redis 实现分布式多规则限流的方式。
- 如何一分钟只能发送一次验证码，一小时只能发送 10 次验证码等等多种规则的限流；
- 如何防止接口被恶意打击（短时间内大量请求）；
- 如何限制接口规定时间内访问次数。
一：使用 String 结构记录固定时间段内某用户 IP 访问某接口的次数
- RedisKey = prefix : className : methodName
- RedisVlue = 访问次数
拦截请求:
- 初次访问时设置 [RedisKey] [RedisValue=1] [规定的过期时间]；
- 获取 RedisValue 是否超过规定次数，超过则拦截，未超过则对 RedisKey 进行加1。
规则是每分钟访问 1000 次
- 假设目前 RedisKey => RedisValue 为 999；
- 目前大量请求进行到第一步( 获取 Redis 请求次数 )，那么所有线程都获取到了值为999，进行判断都未超过限定次数则不拦截，导致实际次数超过 1000 次
- 解决办法: 保证方法执行原子性（加锁、Lua）。
考虑在临界值进行访问
二：使用 Zset 进行存储，解决临界值访问问题
三：实现多规则限流
①、先确定最终需要的效果（能实现多种限流规则+能实现防重复提交）
@RateLimiter(
rules = {
China编程 // 60秒内只能访问10次
@RateRule(count = 10, tandroidime = 60, timeUnit = TimeUnit.SECOpythonNDS),
// 120秒内只能访问20次
@RateRule(count = 20, time = 120, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
},
// 防重复提交 （5秒钟只能访问1次）
preventDuplicate = true
)
②、注解编写
RateLimiter 注解
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateLimiter {
/**
* 限流key
*/
String key() default RedisKeyConstants.RATE_LIMIT_CACHE_PREFIX;
/**
* 限流类型 ( 默认 Ip 模式 )
*/
LimitTypeEnum limitType() default LimitTypeEnum.IP;
/**
* 错误提示
*/
ResultCode message() default ResultCode.REQUEST_MORE_ERROR;
/**
* 限流规则 （规则不可变，可多规则）
*/
RateRule[] rules() default {};
/**
* 防重复提交值
*/
boolean preventDuplicate() default false;
/**
* 防重复提交默认值
*/
RateRule preventDuplicateRule() default @RateRule(count = 1, time = 5);
}
RateRule 注解：
@Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateRule {
/**
* 限流次数
*/
long count() default 10;
/**
* 限流时间
*/
long time() default 60;
/**
* 限流时间单位
*/
TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
}
③、拦截注解 RateLimiter
- 确定 Redis 存储方式
RedisKey = prefix : className : methodName
RedisScore = 时间戳
RedisValue = 任意分布式不重复的值即可 - 编写生成 RedisKey 的方法
public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint joinPoint) {
StringBuffer key = new StringBuffer(rateLimiter.key());
// 不同限流类型使用不同的前缀
switch (rateLimiter.limitType()) {
// XXX 可以新增通过参数指定参数进行限流
case IP:
key.append(IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest())).append(":");
break;
case USER_ID:
SysUserDetails user = SecurityUtil.getUser();
if (!ObjectUtils.isEmpty(user)) key.append(user.getUserId()).append(":");
break;
case GLOBAL:
break;
}
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
key.append(targetClass.getSimpleName()).append("-").append(method.getName());
return key.toString();
}
④、编写Lua脚本（两种将事件添加到Redis的方法）
Ⅰ：UUID（可用其他有相同的特性的值）为 Zset 中的 value 值
- 参数介绍：
KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
KEYS[2] = 唯一ID
KEYS[3] = 当前时间
ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 …] - 由 Java传入分布式不重复的 value 值
-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local uuid = KEYS[2]
local currentTime = tonumber(KEYS[3])
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否超过限流规则
for i = 1, #ARGV, 2 do
local rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])
local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])
-- 3.1 判断在单位时间内访问次数
local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)
-- 3.2 判断是否超过规定次数
if tonumber(count) >= rateRuleCount then
return true
end
-- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间
if rateRuleTime > expireTime then
expireTime = rateRuleTime
end
end
-- 4. redis 中添加当前时间
redis.call('ZADD', key, currentTime, uuid)
-- 5. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 6. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
return false
Ⅱ、根据时间戳作为 Zset 中的 value 值
- 参数介绍
KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
KEYS[2] = 当前时间
ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 …] - 根据时间进行生成 value 值，考虑同一毫秒添加相同时间值问题
以下为第二种实现方式，在并发高的情况下效率低，value 是通过时间戳进行添加，但是访问量大的话会使得一直在调用 redis.call(‘ZADD’, key, currentTime, currentTime)，但是在不冲突 value 的情况下，会比生成 UUID 好。
-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local currentTime = KEYS[2]
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否越界
for i = 1, #ARGV, 2 do
local rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])
local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])
-- 3.1 判断在单位时间内访问次数
编程local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)
-- 3.2 判断是否超过规定次数
if tonumber(count) >= rateRuleCount then
return true
end
-- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间
if rateRuleTime >python expireTime then
expireTime = rateRuleTime
end
end
-- 4. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 5. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
-- 6. redis 中添加当前时间 ( 解决多个线程在同一毫秒添加相同 value 导致 Redis 漏记的问题 )
-- 6.1 maxRetries 最大重试次数 retries 重试次数
local maxRetries = 5
local retries = 0
while true do
local result = redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)
if result == 1 then
-- 6.2 添加成功则跳出循环
break
else
-- 6.3 未添加成功则 value + 1 再次进行尝试
retries = retries + 1
if retries >= maxRetries then
-- 6.4 超过最大尝试次数 采用添加随机数策略
local random_value = math.random(1, 1000)
currentTime = currentTime + random_value
else
currentTime = currentTime + 1
end
end
end
return false
⑤、编写AOP拦截
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private RedisScript<Boolean> limitScript;
/**
* 限流
* XXX 对限流要求比较高，可以使用在 Redis中对规则进行存储校验 或者使用中间件
*
* @param joinPoint joinPoint
* @param rateLimiter 限流注解
*/
@Before(value = "@annotation(rateLimiter)")
public void boBefore(JoinPoint joinPoint, RateLimiter rateLimiter) {
// 1. 生成 key
String key = getCombineKey(rateLimiter, joinPoint);
try {
// 2. 执行脚本返回是否限流
Boolean flag = redisTemplate.execute(limitScript,
ListUtil.of(key, String.valueOf(System.currentTimeMillis())),
(Object[]) getRules(rateLimiter));
// 3. 判断是否限流
if (Boolean.TRUE.equals(flag)) {
log.error("ip: '{}' 拦截到一个请求 RedisKey: '{}'",
IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest()),
key);
throw new ServiceException(rateLimiter.message());
}
} catch (ServiceException e) {
throw e;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取规则
*
* @param rateLimiter 获取其中规则信息
* @return
*/
private Long[] getRules(RateLimiter rateLimiter) {
int capacity = rateLimiter.rules().length << 1;
// 1. 构建 args
Long[] args = new Long[rateLimiter.preventDuplicate() ? capacity + 2 : capacity];
// 3. 记录数组元素
int index = 0;
// 2. 判断是否需要添加防重复提交到redis进行校验
if (rateLimiter.preventDuplicate()) {
RateRule preventRateRule = rateLimiter.preventDuplicateRule();
args[index++] = preventRateRule.count();
args[index++] = preventRateRule.timeUnit().toMillis(preventRateRule.time());
}
RateRule[] rules = rateLimiter.rules();
for (RateRule rule : rules) {
args[index++] = rule.count();
args[index++] = rule.timeUnit().toMillis(rule.time());
}
return args;
}到此这篇关于Redis 多规则限流和防重复提交方案实现小结的文章就介绍到这了,更多相关Redis 多规则限流和防重复提交内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)！
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