分布式---基于Redis进行接口IP限流

场景 为了防止我们的接口被人恶意访问,比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口,导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即一定时间内同一IP访问的次数是有限的。

实现原理 用Redis作为限流组件的核心的原理,将用户的IP地址当Key,一段时间内访问次数为value,同时设置该Key过期时间。

比如某接口设置相同IP10秒内请求5次,超过5次不让访问该接口。

1. 第一次该IP地址存入redis的时候,key值为IP地址,value值为1,设置key值过期时间为10秒。
2. 第二次该IP地址存入redis时,如果key没有过期,那么更新value为2。
3. 以此类推当value已经为5时,如果下次该IP地址在存入redis同时key还没有过期,那么该Ip就不能访问了。
4. 当10秒后,该key值过期,那么该IP地址再进来,value又从1开始,过期时间还是10秒,这样反反复复。

说明从上面的逻辑可以看出,是一时间段内访问次数受限,不是完全不让该IP访问接口。

技术框架 SpringBoot + RedisTemplate (采用自定义注解完成)

这个可以用于真实项目开发场景。

一、代码

1、自定义注解

这边采用自定义注解的目的就是,在接口上使用自定义注解,让代码看去非常整洁。

IpLimiter

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface IpLimiter {
/**
* 限流ip
*/
String ipAdress() ;
/**
* 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();
}

2、测试接口

在接口上使用了自定义注解@IpLimiter

@Controller
public class IpController { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IpController.class);
private static final String MESSAGE = "请求失败,你的IP访问太频繁"; //这里就不获取请求的ip,而是写死一个IP
@ResponseBody
@RequestMapping("iplimiter")
@IpLimiter(ipAdress = "127.198.66.01", limit = 5, time = 10, message = MESSAGE)
public String sendPayment(HttpServletRequest request) throws Exception {
return "请求成功";
}
@ResponseBody
@RequestMapping("iplimiter1")
@IpLimiter(ipAdress = "127.188.145.54", limit = 4, time = 10, message = MESSAGE)
public String sendPayment1(HttpServletRequest request) throws Exception {
return "请求成功";
}
}

3、处理IpLimter注解的AOP

这边采用切面的方式处理自定义注解。同时为了保证原子性,这边写了redis脚本ipLimiter.lua来执行redis命令,来保证操作原子性。

@Aspect
@Component
public class IpLimterHandler { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IpLimterHandler.class); @Autowired
RedisTemplate 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");
}
Signature signature = proceedingJoinPoint.getSignature();
if (!(signature instanceof MethodSignature)) {
throw new IllegalArgumentException("the Annotation @IpLimter must used on method!");
}
/**
* 获取注解参数
*/
// 限流模块IP
String limitIp = ipLimiter.ipAdress();
Preconditions.checkNotNull(limitIp);
// 限流阈值
long limitTimes = ipLimiter.limit();
// 限流超时时间
long expireTime = ipLimiter.time();
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
ipList.add(limitIp);
/**
* 调用脚本并执行
*/
Long result = (Long) redisTemplate.execute(getRedisScript, ipList, expireTime, limitTimes);
if (result == 0) {
String msg = "由于超过单位时间=" + expireTime + "-允许的请求次数=" + limitTimes + "[触发限流]";
LOGGER.debug(msg);
// 达到限流返回给前端信息
return 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();
}
}

4、RedisCacheConfig(配置类)

@Configuration
public class RedisCacheConfig { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisCacheConfig.class); @Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory); //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值(默认使用JDK的序列化方式)
Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
serializer.setObjectMapper(mapper); template.setValueSerializer(serializer);
//使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.afterPropertiesSet();
LOGGER.info("Springboot RedisTemplate 加载完成");
return template;
}
}

5、ipLimiter.lua 脚本

优点
减少网络的开销: 脚本只执行一次,不需要发送多次请求, 减少网络传输;
保证原子操作: 整个脚本作为一个原子执行, 就不用担心并发问题;

--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

6、application.properties

#redis
spring.redis.hostName=
spring.redis.host=
spring.redis.port=6379
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
spring.redis.jedis.pool.max-wait=
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
spring.redis.jedis.pool.min-idle=10
spring.redis.timeout=100ms
spring.redis.password= logging.path= /Users/xub/log
logging.level.com.jincou.iplimiter=DEBUG
server.port=8888

7、SpringBoot启动类

@SpringBootApplication
public class Application { public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}

8、测试

完美上面这个测试非常符合我们的预期,前五次访问接口是成功的,后面就失败了,直到10秒后才可以重新访问,这样反反复复。

其它的这边就不一一展示了,附上该项目源码。

Github地址 https://github.com/yudiandemingzi/spring-boot-redis-ip-limiter

基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流的更多相关文章

  1. 【分布式架构】--- 基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流

    分布式---基于Redis进行接口IP限流 场景 为了防止我们的接口被人恶意访问,比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口,导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即 ...

  2. 基于redis实现的四种常见的限流策略

    引言 在web开发中功能是基石,除了功能以外运维和防护就是重头菜了.因为在网站运行期间可能会因为突然的访问量导致业务异常.也有可能遭受别人恶意攻击 所以我们的接口需要对流量进行限制.俗称的QPS也是对 ...

  3. 分布式限流组件-基于Redis的注解支持的Ratelimiter

    原文:https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com 在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端 ...

  4. springboot + aop + Lua分布式限流的最佳实践

    整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 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, ...

  5. 基于kubernetes的分布式限流

    做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机 ...

  6. Redis实现的分布式锁和分布式限流

    随着现在分布式越来越普遍,分布式锁也十分常用,我的上一篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁(传送门),本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流. Redis有个事务锁,就是如下的 ...

  7. 限流(三)Redis + lua分布式限流

    一.简介 1)分布式限流 如果是单实例项目,我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流.但是当项目发展为多实例了以后呢?这时候我们就需要采用分布式限流的方式,分布式限流可以以redis + ...

  8. 详解Redisson分布式限流的实现原理

    摘要:本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式.实现原理还有一些注意事项. 本文分享自华为云社区<详解Redisson分布式限流的实现原理>,作者: xindoo. 我们目前 ...

  9. 分布式接口幂等性、分布式限流:Guava 、nginx和lua限流

    接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用. 举个最简单的例子,那就是支付,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此 ...

  10. rate-limit 一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍

    项目简介 rate-limit 是一个为 java 设计的渐进式限流工具. 目的是为了深入学习和使用限流,后续将会持续迭代. 特性 渐进式实现 支持独立于 spring 使用 支持整合 spring ...

随机推荐

  1. 人工智能模型训练中的数据之美——探索TFRecord

    上一篇:<构建人工智能模型基础:TFDS和Keras的完美搭配> 序言:在人工智能模型的训练过程中,如何高效管理和处理大量数据是一个重要的课题.TensorFlow 的 TFRecord ...

  2. LLM应用实战: AI资讯的自动聚合及报告生成

    1.背景 花了整整两天时间,本qiang~开发了一个关于AI新闻资讯的自动聚合及报告生成工具. 本篇记录一下整体的框架和实现原理,并且本着它山之石可以攻玉,本qiang~开放了所有的源码,源码可见如下 ...

  3. 《刚刚问世》系列初窥篇-Java+Playwright自动化测试-4-启动浏览器-基于Maven(详细教程)

    1.简介 上一篇文章,宏哥已经在搭建的java项目环境中添加jar包实践了如何启动浏览器,今天就在基于maven项目的环境中给小伙伴们或者童鞋们演示一下如何启动浏览器. 2.eclipse中新建mav ...

  4. CF207C3 Game with Two Trees

    CF207C3 Game with Two Trees 妙到家的树上字符串问题. 约定 树 \(1\):\(t_1\). 树 \(2\):\(t_2\). \(S_{1/2}(i,l)\) 为树 \( ...

  5. MySQL 8.0 OCP 最新中文考试题库(如需完整版请联系作者)

    大家好!今天要给大家带来的是由Oracle公司研发的MySQL 8.0认证考试试题本次试题是全网最全面的试题,总共包含123道.试题正确率在95%以上.对于在今年报考MySQL8.0 中文版本的考生有 ...

  6. seldom-platform颠覆传统的自动化测试平台

    1. 传统的自动化测试平台 近些年,中等以上规模的公司测试团队都在建设自己的自动化测试平台.主要要以 HTTP接口测试 和 性能测试 为主:一些平台还支持 Web UI测试和App UI测试等,试图通 ...

  7. CSS3 过渡和动画

    1.CSS过渡 含义:在没有过渡属性的时候,当一个元素的属性值发生变化时,浏览器就会将这个元素瞬间渲染成新属性值的样式.例如一个定位元素top:0,动态修改成top:100px,这个元素就瞬间跑到10 ...

  8. Epicor 10 SaaS云登录

    随着云计算的普及,几乎所有的软件都可以云化了,但事实上,并没有.尤其是在管理软件领域起步较早的 ERP 似乎在云化的道路上一直步履蹒跚. 随着公共云的成熟,人们的观念已经改变.云计算和 SaaS 提供 ...

  9. 前端每日一知之css隐藏页面元素

    脑图在线链接 本文内容依据[js每日一题]公众号精彩文章总结而来

  10. MongoDB|TOMCAT定时切割日志文件的脚本

    MongoDB用过一段时间后,日志较大,需要定时进行日志切割. 一.切割bash: splitlogmongo.sh #!/bin/bash log_dir="/home/mongodb/l ...