一,限流有哪些环节?

1,为什么要限流?

目的:通过对并发请求进行限速或者一个时间单位内的的请求进行限速,目的是保护系统可正常提供服务,避免被压力太大无法响应服务.

如果达到限制速率则可以采取预定的处理:

例如:

拒绝服务(定向到错误页面或返回错误提示信息)

排队或等待(秒杀/评论/下单)

降级(只返回兜底数据或默认数据)

2,需要应用限流的环节

防火墙:firewalld/iptables层的限流,针对每台机器

接入层:nginx的limit_req模块,对每单位时间的平均速率限流,针对某个站点或某个url

应用层:可以针对某个url或某个方法

说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest

对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/

说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com

二,演示项目的说明

1,项目的原理:

如果仅仅是单机上对某个接口做限流,

可以直接使用google的guava包中的流量限制功能,

但如果是有多台机器上统一做限流,

则需要借助redis的功能

当后端接收到请求时,会把限流的方法名和ip做为key值保存到redis,

每次接收到请求,对key值加1,

当请求数量在指定时间内超过了限制数量,

则返回'访问过于频繁'的提示信息

2,项目在github上的地址:

https://github.com/liuhongdi/ratelimiter

3,项目的目录结构:

三,lua代码的说明:

ratelimit.lua

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(KEYS[2])
local length = tonumber(KEYS[3])
--redis.log(redis.LOG_NOTICE,' length: '..length)
local current = redis.call('GET', key)
if current == false then
--redis.log(redis.LOG_NOTICE,key..' is nil ')
redis.call('SET', key,1)
redis.call('EXPIRE',key,length)
--redis.log(redis.LOG_NOTICE,' set expire end')
return '1'
else
--redis.log(redis.LOG_NOTICE,key..' value: '..current)
local num_current = tonumber(current)
if num_current+1 > limit then
return '0'
else
redis.call('INCRBY',key,1)
return '1'
end
end

说明:

key:在redis中记录访问次数的index,在这里我们用method的名字加ip地址进行限制

limit:  单ip对此method最多可以访问的次数

length: 限制次数生效的时长

原理:

key不存在时,新建一个key,value设置为1,并设定过期时间

如果key存在,看是否超过单位时间内允许访问的最高次数,

如果超过,返回0,

如果不超过,返回1

说明:为什么使用lua脚本?

redis上的lua脚本的执行是原子性的,不存在多个线程的并发问题,

使用lua脚本能保证高并发时也不会出现超出流量限制

四,java代码的说明:

1,RedisLuaUtil.java

@Service
public class RedisLuaUtil {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private static final Logger logger = LogManager.getLogger("bussniesslog");
/*
run a lua script
luaFileName: lua file name,no path
keyList: list for redis key
return 0: fail
1: success
*/
public String runLuaScript(String luaFileName,List<String> keyList) {
DefaultRedisScript<String> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/"+luaFileName)));
redisScript.setResultType(String.class);
String result = "";
String argsone = "none";
try {
result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, keyList,argsone);
} catch (Exception e) {
logger.error("发生异常",e);
}
return result;
}
}

说明:

DefaultRedisScript:负责封装lua脚本

luaFileName: lua文件名

keyList:   redis中的key列表,我们把参数放在这里面传递

stringRedisTemplate:负责执行脚本

argsone:值参数,我们传一个空字串即可

2,RedisRateLimiterAspect,它负责调用RedisLuaUtil类,执行lua脚本:

    /*
* check is reach limit in time
* run by lua
* */
private boolean checkByRedis(RedisRateLimiter limit, String key) {
List<String> keyList = new ArrayList();
keyList.add(key);
keyList.add(String.valueOf(limit.count()));
keyList.add(String.valueOf(limit.time()));
String res = redisLuaUtil.runLuaScript("ratelimit.lua",keyList);
System.out.println("------------------lua res:"+res);
if (res.equals("1")) {
return true;
} else {
return false;
}
}

说明:

keyList中我们添加了三个变量:

key:   在redis中记录访问次数的index,在这里我们用method的名字加ip地址进行限制

count:  同一个ip限制访问的次数

time: 限制访问的时间段

3,其他java代码的说明:

RedisRateLimiter:定义了一个注解

RedisRateLimiterAspect:AOP的切面程序,使限流不侵入业务代码

RateController: 控制器

在spring框架中使用AOP或Interceptor可以使通用的一些功能例如安全、检验等不影响业务代码,

我们在这个例子中使用的是AOP,也可以选择Interceptor,这里仅供参考

五,测试限流的效果:

1,查看controller中定义的值:

@RestController
@RequestMapping("/rate")
public class RateController {
@RequestMapping("/redislimit")
@RedisRateLimiter(count = 3, time = 1)
public Object redisLimit() {
return ServerResponseUtil.success();
}
}

可以看到流量限制的值为:对redisLimit方法,同一个ip在1秒钟内最多可访问3次

2,用ab测试并发情况下的流量限制是否生效?

#-c:指定请求的并发数量

#-n:指定请求的总数量

[liuhongdi@localhost ~]$ ab -c 20 -n 20 http://127.0.0.1:8080/rate/redislimit

查看代码运行中打印出的数据:

------------------lua res:1
------------------lua res:1
------------------lua res:1
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0
------------------lua res:0

可见在20个并发中,只有3个是生效的,允许正常访问,其他的超出了访问的数量限制

六,查看spring boot的版本

  .   ____          _            __ _ _
/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
\\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) )
' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
=========|_|==============|___/=/_/_/_/
:: Spring Boot :: (v2.2.0.RELEASE)

spring boot:用redis+lua实现基于ip地址的分布式流量限制(限流/简单计数器算法)(spring boot 2.2.0)的更多相关文章

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