springboot+redis实现限流再相约_springboot 使用lredis限流

使用springboot集成redis实现一个简单的限流功能。
实现简单的限流可以通过自定义注解来实现，限流可以分为不同的策略，如针对接口的全局性限流、针对ip的限流，限制1分钟内访问的次数。
实例
限流方式的枚举类

public enum LimitType {
    /**
     * 默认策略全局限流
     */
    DEFAULT,
    /**
     * 根据请求IP进行限流
     */
    IP
}
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限流注解

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
    /**
     * 限流key前缀
     */
    String keyPrefix() default "rate_limiter:";

    /**
     * 限流时间,单位秒
     */
    int time() default 60;

    /**
     * 限流次数
     */
    int count() default 100;

    /**
     * 限流类型
     */
    LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;
}
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RedisTemplate类，在 Spring Boot 中，默认的 RedisTemplate 有一个小坑，就是序列化用的是 JdkSerializationRedisSerializer，直接用这个序列化工具将来存到 Redis 上的 key 和 value 都会莫名其妙多一些前缀，这就导致你用命令读取的时候可能会出错，此时只能继续使用 RedisTemplate 将之读取出来。
用redis实现限流会用到lua脚本，使用lua脚本的时候就会出现上面的问题，所有需要修改RedisTempplate的序列化方案。

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化(默认采用的是JDK序列化)
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.activateDefaultTyping(LaissezFaireSubTypeValidator.instance, ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL, JsonTypeInfo.As.PROPERTY);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
        redisTemplate.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return redisTemplate;
    }

    @Bean
    public DefaultRedisScript<Long> limitScript() {
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/limit.lua")));
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    }
}
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其中key、value都使用了jackson序列化方式来解决。redis中的一些原子操作可以借助lua脚本来实现，可以在resources目录下新建lua目录来存放lua脚本文件，内容如下

local key = KEYS[1]
local count = tonumber(ARGV[1])
local time = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call('get', key)
if current and tonumber(current) > count then
    return tonumber(current)
end
current = redis.call('incr', key)
if tonumber(current) == 1 then
    redis.call('expire', key, time)
end
return tonumber(current)
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其中redis.call 就是执行具体的 redis 指令。具体执行流程如下：

• 首先获取传进来的key、count、time；
• 通过get获取到这个key对应的值，这个值就是当前时间窗口内可以访问的次数；
• 如果是第一次访问，则拿到的结果为空，否则拿到的结果是一个数字。所以判断若是拿到的结果是一个数字并且这个数字还大于cout则说明已经超过限流限制了，则直接返回查询的结果即可；
• 若是拿到的结果为空，则说明是第一次访问，次数就给当前key自增1，然后设置过期时间，最后把自增1后的值返回即可；

限流切面

@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterAspect.class);

    @Autowired
    private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private RedisScript<Long> redisScript;

    @Before("@annotation(rateLimiter)")
    public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
        String keyPrefix = rateLimiter.keyPrefix();
        int time = rateLimiter.time();
        int count = rateLimiter.count();
        String redisKey = getRedisKey(rateLimiter, point);
        List<Object> keys = Collections.singletonList(redisKey);
//        try {
            Long number = redisTemplate.execute(redisScript, keys, count, time);
            if (number == null || number.intValue() > count) {
                throw new ServiceException("访问过于频繁，请稍候再试");
            }
            log.info("限制请求'{}',当前请求'{}',缓存key'{}'", count, number.intValue(), keyPrefix);
//        } catch (Exception e) {
//            throw new RuntimeException("服务器限流异常，请稍候再试");
//        }
    }

    public String getRedisKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint point) {
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(rateLimiter.keyPrefix());
        if (rateLimiter.limitType() == LimitType.IP) {
            ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
            HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
            stringBuffer.append(IPUtil.getIpAddress(request)).append("-");
        }
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
        stringBuffer.append(targetClass.getName()).append("-").append(method.getName());
        return stringBuffer.toString();
    }
}
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拦截了所有加了@Ratelimiter注解的方法，在前置通知中对注解进行处理。
全局异常处理类

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {

    @ExceptionHandler(ServiceException.class)
    public Map<String,Object> globalException(ServiceException e) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("status", 500);
        map.put("message", e.getMessage());
        return map;
    }

    @ExceptionHandler(value = Exception.class)
    public Map<String,Object> jsonCommonErrorHandler(HttpServletRequest req, Exception e) {
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("status", 500);
        map.put("message", e.getMessage());
        return map;
    }
}
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测试

	@GetMapping("/hello")
    @RateLimiter(time = 5, count = 3, limitType = LimitType.IP)
    public String hello() {
        return "hello";
    }

    @GetMapping("/hello2")
    @RateLimiter(time = 5, count = 3, limitType = LimitType.DEFAULT)
    public String hello2() {
        return "hello2";
    }
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