借助redis实现对IP限流

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: dd

代码如下:

IPLimiter.java 定义注解类,将注解定义在需要分流IP的接口上

import java.lang.annotation.*;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface IpLimiter {
    /**
     * 放行ip
     */
    String[] ipAdress() default {""};
    /**
     * 单位时间限制通过请求数
     */
    long limit() default 10;
    /**
     * 单位时间,单位秒
     */
    long time() default 1;
    /**
     * 达到限流提示语
     */
    String message();

    /**
     * 是否锁住IP的同时锁住URI
     */
    boolean lockUri() default false;
}

IpLimterHandler.java 注解AOP处理。

import com.missionex.common.annotation.IpLimiter;
import com.missionex.common.core.domain.AjaxResult;
import com.missionex.common.utils.DateUtils;
import com.missionex.common.utils.SecurityUtils;
import com.missionex.common.utils.http.IPAddressUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.Signature;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Aspect
@Component
public class IpLimterHandler {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger("request-limit");

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;


    /**
     * getRedisScript 读取脚本工具类
     * 这里设置为Long,是因为ipLimiter.lua 脚本返回的是数字类型
     */
    private DefaultRedisScript<Long> getRedisScript;

    @PostConstruct
    public void init() {
        getRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
        getRedisScript.setResultType(Long.class);
        getRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("ipLimiter.lua")));
        LOGGER.info("IpLimterHandler[分布式限流处理器]脚本加载完成");
    }

    /**
     * 这个切点可以不要,因为下面的本身就是个注解
     */
//    @Pointcut("@annotation(com.jincou.iplimiter.annotation.IpLimiter)")
//    public void rateLimiter() {}

    /**
     * 如果保留上面这个切点,那么这里可以写成
     * @Around("rateLimiter()&&@annotation(ipLimiter)")
     */
    @Around("@annotation(ipLimiter)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, IpLimiter ipLimiter) throws Throwable {
        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
            LOGGER.debug("IpLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作");
        }
        String userIp = null;
        String requestURI = null;
        try {
            // 获取请求信息
            HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
            requestURI = request.getRequestURI();
            String requestMethod = request.getMethod();
            String remoteAddr = request.getRemoteAddr();
            // 获取请求用户IP
            userIp = IPAddressUtils.getIpAdrress(request);
            if (userIp == null) {
                return AjaxResult.error("运行环境存在风险");
            }
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("获取request出错=>" + e.getMessage());
            if (userIp == null) {
                return AjaxResult.error("运行环境存在风险");
            }
        }
        Signature signature = proceedingJoinPoint.getSignature();
        if (!(signature instanceof MethodSignature)) {
            throw new IllegalArgumentException("the Annotation @IpLimter must used on method!");
        }
        /**
         * 获取注解参数
         */
        // 放行模块IP
        String[] limitIp = ipLimiter.ipAdress();
        int len;
        if (limitIp != null && (len = limitIp.length) != 0) {
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                if (limitIp[i].equals(userIp)) {
                    return proceedingJoinPoint.proceed();
                }
            }
        }
        // 限流阈值
        long limitTimes = ipLimiter.limit();
        // 限流超时时间
        long expireTime = ipLimiter.time();
        boolean lockUri = ipLimiter.lockUri();
        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
            LOGGER.debug("IpLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes={},limitTimeout={}", limitTimes, expireTime);
        }
        // 限流提示语
        String message = ipLimiter.message();
        /**
         * 执行Lua脚本
         */
        List<String> ipList = new ArrayList();
        // 设置key值为注解中的值
        if (lockUri) {
            ipList.add(userIp+requestURI);
        } else {
            ipList.add(userIp);
        }
        /**
         * 调用脚本并执行
         */
        try {
            Object x = redisTemplate.execute(getRedisScript, ipList, expireTime+"", limitTimes+"");
            Long result = (Long) x;
            if (result == 0) {
                Long userId = null;
                try {
                    userId = SecurityUtils.getLoginUser().getAppUser().getId();
                } catch (Exception e) {

                }
                LOGGER.info("[分布式限流处理器]限流执行结果-ip={}-接口={}-用户ID={}-result={}-time={},已被限流", userIp,requestURI == null?"未知":requestURI
                        ,userId==null?"用户未登录":userId,result, DateUtils.getTime());
                // 达到限流返回给前端信息
                return AjaxResult.error(message);
            }
            if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
                LOGGER.debug("IpLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result={},请求[正常]响应", result);
            }
            return proceedingJoinPoint.proceed();
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("限流错误",e);
            return proceedingJoinPoint.proceed();
        }

    }
}

ipLimiter.lua 脚本,放在resources文件夹中。

--获取KEY
local key1 = KEYS[1]

local val = redis.call('incr', key1)
local ttl = redis.call('ttl', key1)

--获取ARGV内的参数并打印
local expire = ARGV[1]
local times = ARGV[2]

redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(times))
redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(expire))

redis.log(redis.LOG_NOTICE, "incr "..key1.." "..val);
if val == 1 then
    redis.call('expire', key1, tonumber(expire))
else
    if ttl == -1 then
        redis.call('expire', key1, tonumber(expire))
    end
end

if val > tonumber(times) then
    return 0
end
return 1

RedisConfig.java redis配置(该配置继承了CachingConfigurerSupport)中对写入redis的数据的序列化。
如果使用IP锁的时候,错误出现在了AOP中的使用脚本写入redis的时候(像什么Long无法转String的错误),基本是这边序列化没配好。

    @Bean
    @SuppressWarnings(value = { "unchecked", "rawtypes" })
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory)
    {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        FastJson2JsonRedisSerializer serializer = new FastJson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(serializer);
        // Hash的key也采用StringRedisSerializer的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }

使用示范。

@PostMapping("/test")
    @IpLimiter(limit = 2, time = 5, message = "您访问过于频繁,请稍候访问",lockUri = true)
    public AjaxResult test(@RequestBody Map map){
        //代码......
    }
相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
NoSQL Java 测试技术
Redis工具集之限流
简介 前一篇文章:为了方便开发,我打算实现一个Redis 工具集 主要介绍了开发 Redis 工具集的 MQ(Stream数据结构做消息队列)、delay(延迟队列)功能,这篇文件主要分享一下使用 redis 如何做分布式限流的设计方案。
339 1
|
5月前
|
存储 算法 NoSQL
百度面试:如何用Redis实现限流?
百度面试:如何用Redis实现限流?
69 2
|
21天前
|
NoSQL Redis API
限流+共享session redis实现
【10月更文挑战第7天】
34 0
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之Redis用于搭建分布式缓存集群问题如何解决
高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之Redis用于搭建分布式缓存集群问题如何解决
|
4月前
|
前端开发 NoSQL 数据库
部署常用的流程,可以用后端,连接宝塔,将IP地址修改好,本地只要连接好了,在本地上前后端跑起来,前端能够跑起来,改好了config.js资料,后端修改好数据库和连接redis,本地上跑成功了,再改
部署常用的流程,可以用后端,连接宝塔,将IP地址修改好,本地只要连接好了,在本地上前后端跑起来,前端能够跑起来,改好了config.js资料,后端修改好数据库和连接redis,本地上跑成功了,再改
|
4月前
|
NoSQL Redis
Redis 使用 hyperLogLog 实现请求ip去重的浏览量
Redis 使用 hyperLogLog 实现请求ip去重的浏览量
38 0
|
6月前
|
算法 NoSQL Java
springboot整合redis及lua脚本实现接口限流
springboot整合redis及lua脚本实现接口限流
249 0
|
4月前
|
NoSQL Redis
简单5步实现接口限流 Redis
简单5步实现接口限流 Redis
|
5月前
|
NoSQL API Redis
使用Redis Lua脚本实现高级限流策略
使用Redis Lua脚本实现高级限流策略
193 0
|
6月前
|
存储 算法 NoSQL