Springboot框架中使用 Redis + Lua 脚本进行限流功能_spring boot redis lua 脚本实现限流

Springboot框架中使用 Redis + Lua 脚本进行限流功能

限流是一种用于控制系统资源利用率或确保服务质量的策略。在Web应用中，限流通常用于控制接口请求的频率，防止过多的请求导致系统负载过大或者防止恶意攻击。

什么是限流？

限流是一种通过限制请求的速率或数量，以防止系统被过度使用或滥用的策略。它可以帮助维护系统的稳定性、可用性和性能。限流的目标通常是平滑请求流量，防止短时间内过多的请求对系统造成冲击。

为什么需要限流？

1. 保护系统稳定性： 防止过多的请求导致系统资源耗尽，例如数据库连接、线程池等，从而保护系统的稳定性。

2. 防止恶意攻击： 限制请求频率可以防止恶意攻击，例如暴力破解、DDoS攻击等。

3. 保障服务质量： 避免因过多请求而导致的服务质量下降，确保正常用户的良好体验。

如何实现限流？

在Spring Boot中，结合Redis和Lua脚本是一种常见的实现方式。具体步骤如下：

1. 选择合适的Key： 限流通常需要根据请求的特性选择合适的Key，例如用户ID、接口路径等，以确保限流的粒度和准确性。

2. 编写Lua脚本： 使用Lua脚本可以在Redis中原子性地执行限流逻辑。脚本中通常包含对计数器的增加、过期时间的设置和判断是否超过限制的逻辑。

3. 在Spring Boot中使用RedisTemplate： 利用Spring Boot的RedisTemplate来执行Lua脚本，确保在多线程环境下的原子性操作。

4. 集成到业务代码中： 在需要进行限流的地方调用限流工具，根据返回结果决定是否继续处理业务逻辑或者拒绝请求。

在Spring Boot框架中，使用Redis和Lua脚本进行限流功能是一种常见的做法，可以有效地控制系统的请求流量，防止突发的大量请求对系统造成压力。下面是一个简单的Spring Boot项目中使用Redis和Lua脚本进行限流的流程说明和示例代码：

步骤1: 添加依赖

首先，在pom.xml文件中添加Redis和Spring Boot的相关依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

步骤2: 配置Redis连接

在application.properties文件中配置Redis连接信息：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

步骤3: 编写限流工具类

创建一个RateLimiter类，用于执行Lua脚本进行限流操作：

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.stereotype.Component;
 
import java.util.Collections;
 
@Component
public class RateLimiter {
 
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
 
    public RateLimiter(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
 
    public boolean allowRequest(String key, int maxRequests, long timeWindowSeconds) {
        String luaScript = "local current = redis.call('incr', KEYS[1])\n" +
                "if tonumber(current) == 1 then\n" +
                "    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[1])\n" +
                "end\n" +
                "return tonumber(current) <= tonumber(ARGV[2])";
 
        RedisScript<Boolean> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Boolean.class);
 
        Boolean result = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), String.valueOf(timeWindowSeconds), String.valueOf(maxRequests));
 
        if (result == null) {
            // 处理脚本执行失败的情况
            return false;
        }
 
        return result;
    }
}

步骤4: 在Controller中使用限流

在需要进行限流的Controller中，注入RateLimiter并使用它进行限流：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ApiController {
 
    @Autowired
    private RateLimiter rateLimiter;
 
    @GetMapping("/limitedEndpoint")
    public String limitedEndpoint() {
        String key = "user:1:apiLimitedKey"; // 根据实际情况生成唯一的key，可以使用用户ID等信息
        int maxRequests = 10; // 允许的最大请求数
        long timeWindowSeconds = 60; // 时间窗口大小，单位秒
 
        if (rateLimiter.allowRequest(key, maxRequests, timeWindowSeconds)) {
            // 允许请求的业务逻辑
            return "Request allowed!";
        } else {
            // 请求限流的业务逻辑
            return "Request blocked due to rate limiting!";
        }
    }
}

在上述示例中，limitedEndpoint是一个受限制的接口，通过RateLimiter类进行限流。根据实际需要，可以根据不同的接口、用户等生成不同的key来进行限流。在RateLimiter类中，通过Lua脚本来原子性地执行限流逻辑，确保在多线程环境下的正确性。

示例中完整代码，可以从下面网址获取：

https://gitee.com/jlearning/wechatdemo.git

https://github.com/icoderoad/wxdemo.git