Redis的自增也能实现滑动窗口限流？

限流是大家开发之路上一定会遇到的需求。比如：限制一定时间内，接口请求请求频率；一定时间内用户发言、评论次数等等，类似于滑动窗口算法。这里分享一份拿来即用的代码，一起看看如何利用常见的 Redis 实现一个实用并且原理简单的限流器。

限流核心原理以及代码

这个限流器的原理是使用 Redis 的incr命令来累计次数，key 的过期时间作为时间滑动窗口来实现。比如限制每5秒最多请求10次，那么就将 key 的过期时间设置为5秒，每次执行前对这个 key 自增，5秒内的次数将累计到这一个 key 上，如果自增的结果没有超过10次，代表没有被限流。5秒过后 key 将被 Redis 清除，后续次数将重新累计。

这里大家需要了解下incr使用的一些细节。incr每次执行都是将 key 的值自增1，并返回自增后的结果，比如对key=1执行incr结果为2；如果 key 不存在，将设置这个 key 值为1，返回结果自然也是1，并且这个 key 是没有过期时间的。

Redis 的incr不能在自增的同时设置过期时间，这就意味着自增和设置过期时间要分两步做，在第一次incr完成之后，紧接着使用expire指令来给这个 key 设置过期时间。非原子方式会带来并发问题，如果incr成功，而expire失败将导致生成了一个永不过期的 key，次数一直累计到最大值，永远进入限流状态。这个问题我们可以用个兜底逻辑来解决，在incr前获取这个 key 的过期时间，如果没有那就删掉。

看到这，有了解过 Redis lua 脚本的同学可能会提出，既然这么麻烦，**为何不用 lua 脚本自己实现一个自增且同时能够同时设置过期时间的功能？**这个思路很棒，代码量不大且 Redis 也是完全可以支持的。但是在大点的公司，运维可能会禁止开发使用 lua 这种扩展方式，Redis 只有一个主线程执行执行命令，如果脚本中的逻辑执行时间过长将导致后续指令排队等待，它们响应时间自然也会变长，这种不可控的风险运维肯定不愿意承担。当然如果公司允许，并且有其他手段可以控制这个风险，lua 实现还是非常可行的。

**为何不直接使用JDK实现而要借助中间件？**因为实现出来只能在当前进程有有效，集群情况下不能累计到一起。

下面是具体代码，可以直接使用，代码关键处有详细的注释：

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.lang.NonNull;

import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 用Redis实现的限流器，用于限制方法或者接口请求频率。比如：限制接口每秒请求次数；某个用户请求接口的次数，属于滑动窗口算法。
 * 核心方法是 {@link #acquire(RedisTemplate, String, long, long)}
 */
public abstract class RedisIncrLimiter {

    /**
     * 限制每秒次数，参考 {@link #acquire(RedisTemplate, String, long, long)}
     */
    public static boolean acquireLimitPerSecond(@NonNull RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                                @NonNull String limiterKey, long maxTimes) {
        return acquire(redisTemplate, limiterKey, 1, maxTimes);
    }

    /**
     * 限制每分钟次数，参考 {@link #acquire(RedisTemplate, String, long, long)}
     */
    public static boolean acquireLimitPerMinute(@NonNull RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                                @NonNull String limiterKey, long maxTimes) {
        return acquire(redisTemplate, limiterKey, 60, maxTimes);
    }

    /**
     * 限制每小时次数，参考 {@link #acquire(RedisTemplate, String, long, long)}
     */
    public static boolean acquireLimitPerHour(@NonNull RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                              @NonNull String limiterKey, long maxTimes) {
        return acquire(redisTemplate, limiterKey, 3600, maxTimes);
    }

    /**
     * 限制每天次数，参考 {@link #acquire(RedisTemplate, String, long, long)}
     */
    public static boolean acquireLimitPerDay(@NonNull RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                             @NonNull String limiterKey, long maxTimes) {
        return acquire(redisTemplate, limiterKey, 86400, maxTimes);
    }

    /**
     * 执行限流逻辑前，调用这个方法获取一个令牌，如果返回 true 代表没被限流，可以执行。比如：
     * 
{@code
     * // 限制每秒最多发10次消息
     * if (RedisIncrLimiter.acquire(redisTemplate, "sendMessage", 1, 10)) {
     *     // 发消息
     * } else {
     *     // 被限流后的操作
     * }
     * }
     * 如果限流粒度是用户级，可以将用户的ID或者唯一身份标识加到限流Key中。

     * 这个也是限流核心方法，利用 Redis incr 命令累计次数，KEY过期时间作为时间窗口实现。

     * 相同的限流KEY、时间窗口和最大次数才会累计到一起，三个参数任一不一致会分开累计，
     * 参考{@link #buildFinalLimiterKey(String, long, long)}
     *
     * @param redisTemplate    redisTemplate
     * @param limiterKey       限流Key（代表限流逻辑的字符串）
     * @param timeWindowSecond 时间窗口
     * @param maxTimes         时间窗口内最大次数
     * @return true-没有被限流
     */
    public static boolean acquire(@NonNull RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                  @NonNull String limiterKey, long timeWindowSecond, long maxTimes) {
        limiterKey = buildFinalLimiterKey(limiterKey, timeWindowSecond, maxTimes);

        /*
        如果异常情况下产生了没有过期时间的KEY，将导致次数不断累积到最大值（被限流）而无法解除。
        这个兜底操作就是为了避免这个问题，清除没有过期时间的KEY
         */
        Long ttl = redisTemplate.getExpire(limiterKey);
        if (ttl == null || ttl == -1L) {
            redisTemplate.delete(limiterKey);
            return true;
        }

        Long incr = redisTemplate.opsForValue().increment(limiterKey);
        Objects.requireNonNull(incr);

        // 在第一次请求的时候设置过期时间（时间窗口）
        if (incr == 1L) {
            redisTemplate.expire(limiterKey, timeWindowSecond, TimeUnit.SECONDS);
        }

        return incr <= maxTimes;
    }

    /**
     * @param limiterKey       限流Key
     * @param timeWindowSecond 时间窗口
     * @param maxTimes         时间窗口内最大次数
     * @return 构建最终的限流 Redis Key，格式为：限流Key:时间窗口:最多次数
     */
    private static String buildFinalLimiterKey(String limiterKey, long timeWindowSecond, long maxTimes) {
        return limiterKey + ":" + timeWindowSecond + ":" + maxTimes;
    }
}

基于Spring切面实现的注解版本

注解版使用起来比较方便，只需要在限流的方法上指定时间三个关键的参数就行，底层逻辑还是上面的代码。比如：

// 每5秒最多10次
@RedisIncrLimit(limiterKey = "test", timeWindowSecond = 5L, maxTimes = 10L)
public String test() {
	  return "ok";
}

RedisIncrLimit只用来标记限流方法，接收限流参数。

import java.lang.annotation.*;

/**
 * {@link RedisIncrLimiter} 注解版
 */
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface RedisIncrLimit {

    /**
     * @return 限流KEY
     */
    String limiterKey();

    /**
     * @return 时间窗口
     */
    long timeWindowSecond();

    /**
     * @return 时间窗口内最大次数
     */
    long maxTimes();
}

下面切面逻辑doBefore()会在加了RedisIncrLimit注解的方法前执行，先判断是否被限流。

import javax.annotation.Resource;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Aspect
@Component
public class RedisLimiterAspect {

    @Resource
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Pointcut("@annotation(redisLimit)")
    public void pointcut(RedisIncrLimit redisLimit) {
    }

    @Before("pointcut(redisLimit)")
    public void doBefore(RedisIncrLimit redisLimit) {
        if (!RedisIncrLimiter.acquire(
                redisTemplate, redisLimit.limiterKey(), redisLimit.timeWindowSecond(), redisLimit.maxTimes())) {
            throw new IllegalStateException("rate limit");
        }
    }
}

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