如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

小编这次要给大家分享的是如何实现springboot+aop+Lua分布式限流，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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一、什么是限流？为什么要限流？

不知道大家有没有做过帝都的地铁，就是进地铁站都要排队的那种，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。同理，我们的程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况，只能耽误一下大家进站的时间。

限流是保证系统高可用的重要手段！！！

由于互联网公司的流量巨大，系统上线会做一个流量峰值的评估，尤其是像各种秒杀促销活动，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内（这个时间段是毫秒级的）系统不可用，一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS，假设系统每秒的流量阈值是1000，理论上一秒内有第1001个请求进来时，那么这个请求就会被限流。

二、限流方案

1、计数器

Java内部也可以通过原子类计数器AtomicInteger、Semaphore信号量来做简单的限流。

// 限流的个数
  private int maxCount = 10;
  // 指定的时间内
  private long interval = 60;
  // 原子类计数器
  private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
  // 起始时间
  private long startTime = System.currentTimeMillis();

  public boolean limit(int maxCount, int interval) {
    atomicInteger.addAndGet(1);
    if (atomicInteger.get() == 1) {
      startTime = System.currentTimeMillis();
      atomicInteger.addAndGet(1);
      return true;
    }
    // 超过了间隔时间，直接重新开始计数
    if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
      startTime = System.currentTimeMillis();
      atomicInteger.set(1);
      return true;
    }
    // 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数
    if (atomicInteger.get() > maxCount) {
      return false;
    }
    return true;
  }

2、漏桶算法

漏桶算法思路很简单，我们把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

3、令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比较简单，我们可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

4、redis + Lua

很多同学不知道Lua是啥？个人理解，Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把Lua脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块。

而Lua本身就是一种编程语言，虽然redis 官方没有直接提供限流相应的API，但却支持了 Lua 脚本的功能，可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

相比Redis事务，Lua脚本的优点：

减少网络开销：使用Lua脚本，无需向Redis 发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输
原子操作：Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行，原子，无需担心并发
复用：Lua脚本一旦执行，会永久保存 Redis 中,，其他客户端可复用

Lua脚本大致逻辑如下：

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])

-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
  -- 返回(拒绝)
  return 0
else
  -- 没有超出 value + 1
  redis.call("INCRBY", key, 1)
  -- 设置过期时间
  redis.call("EXPIRE", key, 2)
  -- 返回(放行)
  return 1
end

通过KEYS[1] 获取传入的key参数
通过ARGV[1]获取传入的limit参数
redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为null那么就返回0
接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0
如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1

这种方式是本文推荐的方案，具体实现会在后边做细说。

5、网关层限流

限流常在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等，而像spring cloud - gateway网关限流底层实现原理，就是基于Redis + Lua，通过内置Lua限流脚本的方式。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

三、Redis + Lua 限流实现

下面我们通过自定义注解、aop、Redis + Lua 实现限流，步骤会比较详细，为了小白能让快速上手这里啰嗦一点，有经验的老鸟们多担待一下。

1、环境准备

springboot 项目创建地址：https://start.spring.io，很方便实用的一个工具。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

2、引入依赖包

pom文件中添加如下依赖包，比较关键的就是 spring-boot-starter-data-redis 和 spring-boot-starter-aop。


    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-web
    
    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-data-redis
    
    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-aop
    
    
      com.google.guava
      guava
      21.0
    
    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-test
    
    
      org.apache.commons
      commons-lang3
    

    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-test
      test
      
        
          org.junit.vintage
          junit-vintage-engine

3、配置application.properties

在 application.properties 文件中配置提前搭建好的 redis 服务地址和端口。

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

4、配置RedisTemplate实例

@Configuration
public class RedisLimiterHelper {

  @Bean
  public RedisTemplate limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    return template;
  }
}

限流类型枚举类

/**
 * @author fu
 * @description 限流类型
 * @date 2020/4/8 13:47
 */
public enum LimitType {

  /**
   * 自定义key
   */
  CUSTOMER,

  /**
   * 请求者IP
   */
  IP;
}

5、自定义注解

我们自定义个@Limit注解，注解类型为ElementType.METHOD即作用于方法上。

period表示请求限制时间段，count表示在period这个时间段内允许放行请求的次数。limitType代表限流的类型，可以根据请求的IP、自定义key，如果不传limitType属性则默认用方法名作为默认key。

/**
 * @author fu
 * @description 自定义限流注解
 * @date 2020/4/8 13:15
 */
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {

  /**
   * 名字
   */
  String name() default "";

  /**
   * key
   */
  String key() default "";

  /**
   * Key的前缀
   */
  String prefix() default "";

  /**
   * 给定的时间范围 单位(秒)
   */
  int period();

  /**
   * 一定时间内最多访问次数
   */
  int count();

  /**
   * 限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)
   */
  LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

6、切面代码实现

/**
 * @author fu
 * @description 限流切面实现
 * @date 2020/4/8 13:04
 */
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {

  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);

  private static final String UNKNOWN = "unknown";

  private final RedisTemplate limitRedisTemplate;

  @Autowired
  public LimitInterceptor(RedisTemplate limitRedisTemplate) {
    this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;
  }

  /**
   * @param pjp
   * @author fu
   * @description 切面
   * @date 2020/4/8 13:04
   */
  @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.xiaofu.limit.api.Limit)")
  public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {
    MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
    Method method = signature.getMethod();
    Limit limitAnnotation = method.getAnnotation(Limit.class);
    LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
    String name = limitAnnotation.name();
    String key;
    int limitPeriod = limitAnnotation.period();
    int limitCount = limitAnnotation.count();

    /**
     * 根据限流类型获取不同的key ,如果不传我们会以方法名作为key
     */
    switch (limitType) {
      case IP:
        key = getIpAddress();
        break;
      case CUSTOMER:
        key = limitAnnotation.key();
        break;
      default:
        key = StringUtils.upperCase(method.getName());
    }

    ImmutableList keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
    try {
      String luaScript = buildLuaScript();
      RedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);
      Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
      logger.info("Access try count is {} for name={} and key = {}", count, name, key);
      if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {
        return pjp.proceed();
      } else {
        throw new RuntimeException("You have been dragged into the blacklist");
      }
    } catch (Throwable e) {
      if (e instanceof RuntimeException) {
        throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
      }
      throw new RuntimeException("server exception");
    }
  }

  /**
   * @author fu
   * @description 编写 redis Lua 限流脚本
   * @date 2020/4/8 13:24
   */
  public String buildLuaScript() {
    StringBuilder lua = new StringBuilder();
    lua.append("local c");
    lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");
    // 调用不超过最大值，则直接返回
    lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
    lua.append("\nreturn c;");
    lua.append("\nend");
    // 执行计算器自加
    lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
    lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
    // 从第一次调用开始限流，设置对应键值的过期
    lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
    lua.append("\nend");
    lua.append("\nreturn c;");
    return lua.toString();
  }


  /**
   * @author fu
   * @description 获取id地址
   * @date 2020/4/8 13:24
   */
  public String getIpAddress() {
    HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
    String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");
    if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
      ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
    }
    if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
      ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
    }
    if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
      ip = request.getRemoteAddr();
    }
    return ip;
  }
}

7、控制层实现

我们将@Limit注解作用在需要进行限流的接口方法上，下边我们给方法设置@Limit注解，在10秒内只允许放行3个请求，这里为直观一点用AtomicInteger计数。

/**
 * @Author: fu
 * @Description:
 */
@RestController
public class LimiterController {

  private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_1 = new AtomicInteger();
  private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_2 = new AtomicInteger();
  private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_3 = new AtomicInteger();

  /**
   * @author fu
   * @description
   * @date 2020/4/8 13:42
   */
  @Limit(key = "limitTest", period = 10, count = 3)
  @GetMapping("/limitTest1")
  public int testLimiter1() {

    return ATOMIC_INTEGER_1.incrementAndGet();
  }

  /**
   * @author fu
   * @description
   * @date 2020/4/8 13:42
   */
  @Limit(key = "customer_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.CUSTOMER)
  @GetMapping("/limitTest2")
  public int testLimiter2() {

    return ATOMIC_INTEGER_2.incrementAndGet();
  }

  /**
   * @author fu
   * @description 
   * @date 2020/4/8 13:42
   */
  @Limit(key = "ip_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.IP)
  @GetMapping("/limitTest3")
  public int testLimiter3() {

    return ATOMIC_INTEGER_3.incrementAndGet();
  }

}

8、测试

测试预期：连续请求3次均可以成功，第4次请求被拒绝。接下来看一下是不是我们预期的效果，请求地址：http://127.0.0.1:8080/limitTest1，用postman进行测试，有没有postman url直接贴浏览器也是一样。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

可以看到第四次请求时，应用直接拒绝了请求，说明我们的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。

如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

看完这篇关于如何实现springboot+aop+Lua分布式限流的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。

本文名称：如何实现springboot+aop+Lua分布式限流
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如何实现springboot+aop+Lua分布式限流

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