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通过 AOP 结合 Redis + Lua 脚本实现分布式限流,旨在保护 API 被恶意频繁访问的问题
自定义注解
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
long DEFAULT_REQUEST = 10;
/**
* max 最大请求数
*/
@AliasFor("max") long value() default DEFAULT_REQUEST;
/**
* max 最大请求数
*/
@AliasFor("value") long max() default DEFAULT_REQUEST;
/**
* 限流key
*/
String key() default "";
/**
* 超时时长,默认1分钟
*/
long timeout() default 1;
/**
* 超时时间单位,默认 分钟
*/
TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.MINUTES;
}
配置类
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@SuppressWarnings("unchecked")
public RedisScript limitRedisScript() {
DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>();
redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("scripts/redis/limit.lua")));
redisScript.setResultType(Long.class);
return redisScript;
}
}
lua脚本
-- 下标从 1 开始
local key = KEYS[1]
local now = tonumber(ARGV[1])
local ttl = tonumber(ARGV[2])
local expired = tonumber(ARGV[3])
-- 最大访问量
local max = tonumber(ARGV[4])
-- 清除过期的数据
-- 移除指定分数区间内的所有元素,expired 即已经过期的 score
-- 根据当前时间毫秒数 - 超时毫秒数,得到过期时间 expired
redis.call('zremrangebyscore', key, 0, expired)
-- 获取 zset 中的当前元素个数
local current = tonumber(redis.call('zcard', key))
local next = current + 1
if next > max then
-- 达到限流大小 返回 0
return 0;
else
-- 往 zset 中添加一个值、得分均为当前时间戳的元素,[value,score]
redis.call("zadd", key, now, now)
-- 每次访问均重新设置 zset 的过期时间,单位毫秒
redis.call("pexpire", key, ttl)
return next
end
切面类
@Slf4j
@Aspect
@Component
@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)
public class RateLimiterAspect {
private final static String SEPARATOR = ":";
private final static String REDIS_LIMIT_KEY_PREFIX = "limit:";
private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private final RedisScript limitRedisScript;
@Pointcut("@annotation(com.xkcoding.ratelimit.redis.annotation.RateLimiter)")
public void rateLimit() {
}
@Around("rateLimit()")
public Object pointcut(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
RateLimiter rateLimiter = AnnotationUtils.findAnnotation(method, RateLimiter.class);
if (rateLimiter != null) {
String key = rateLimiter.key();
// 默认用类名+方法名做限流的 key 前缀
if (StrUtil.isBlank(key)) {
key = method.getDeclaringClass().getName() + StrUtil.DOT + method.getName();
}
String ipAddress = IpUtil.getIpAddr();
key = key + SEPARATOR + ipAddress.replaceAll(":", "-");
long max = rateLimiter.max();
long timeout = rateLimiter.timeout();
TimeUnit timeUnit = rateLimiter.timeUnit();
boolean limited = shouldLimited(key, max, timeout, timeUnit);
if (limited) {
throw new RuntimeException("手速太快了,慢点儿吧~");
}
}
return point.proceed();
}
private boolean shouldLimited(String key, long max, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
// 最终的 key 格式为:
// limit:自定义key:IP
// limit:类名.方法名:IP
key = REDIS_LIMIT_KEY_PREFIX + key;
// 统一使用单位毫秒
long ttl = timeUnit.toMillis(timeout);
// 当前时间毫秒数
long now = Instant.now().toEpochMilli();
long expired = now - ttl;
// 注意这里必须转为 String,否则会报错 java.lang.Long cannot be cast to java.lang.String
Long executeTimes = stringRedisTemplate.execute(limitRedisScript, Collections.singletonList(key), now + "", ttl + "", expired + "", max + "");
if (executeTimes != null) {
if (executeTimes == 0) {
log.debug("【{}】在单位时间 {} 毫秒内已达到访问上限,当前接口上限 {}", key, ttl, max);
return true;
} else {
log.debug("【{}】在单位时间 {} 毫秒内访问 {} 次", key, ttl, executeTimes);
return false;
}
}
return false;
}
}
测试