基于redis整合Lua脚本完成限流操作

shield-ratelimiter
基于Redis的分布式限流工具包

在分布式领域，我们难免会遇到并发量突增，对后端服务造成高压力，严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题，我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力，从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix，阿里系开源的sentinel等，都是蛮不错的限流熔断框架。

今天我们就基于Redis组件的特性，实现一个分布式限流组件，名字就定为shield-ratelimiter。

原理
首先解释下为何采用Redis作为限流组件的核心。

通俗地讲，假设一个用户（用IP判断）每秒访问某服务接口的次数不能超过10次，那么我们可以在Redis中创建一个键，并设置键的过期时间为60秒。

当一个用户对此服务接口发起一次访问就把键值加1，在单位时间（此处为1s）内当键值增加到10的时候，就禁止访问服务接口。PS:在某种场景中添加访问时间间隔还是很有必要的。我们本次不考虑间隔时间，只关注单位时间内的访问次数。

需求
原理已经讲过了，说下需求。

基于Redis的incr及过期机制开发
调用方便，声明式
Spring支持
基于上述需求，我们决定基于注解方式进行核心功能开发，基于Spring-boot-starter作为基础环境，从而能够很好的适配Spring环境。

另外，在本次开发中，我们不通过简单的调用Redis的java类库API实现对Redis的incr操作。

原因在于，我们要保证整个限流的操作是原子性的，如果用Java代码去做操作及判断，会有并发问题。这里我决定采用Lua脚本进行核心逻辑的定义。

为何使用Lua
在正式开发前，我简单介绍下对Redis的操作中，为何推荐使用Lua脚本。

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.
Redis添加了对Lua的支持，能够很好的满足原子性、事务性的支持，让我们免去了很多的异常逻辑处理。对于Lua的语法不是本文的主要内容，感兴趣的可以自行查找资料。

正式开发
到这里，我们正式开始手写限流组件的进程。

1. 工程定义
项目基于maven构建，主要依赖Spring-boot-starter，我们主要在springboot上进行开发，因此自定义的开发包可以直接依赖下面这个坐标，方便进行包管理。版本号自行选择稳定版。

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter
    1.4.2.RELEASE

2. Redis整合
   由于我们是基于Redis进行的限流操作，因此需要整合Redis的类库，上面已经讲到，我们是基于Springboot进行的开发，因此这里可以直接整合RedisTemplate。

2.1 坐标引入
这里我们引入spring-boot-starter-redis的依赖。

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-redis
    1.4.2.RELEASE

2.2 注入CacheManager及RedisTemplate
新建一个Redis的配置类，命名为RedisCacheConfig，使用javaconfig形式注入CacheManager及RedisTemplate。为了操作方便，我们采用了Jackson进行序列化。代码如下

@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisCacheConfig.class);

    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) {
        CacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);