springboot + aop + Lua分布式限流的最佳實踐

一、什麼是限流？為什麼要限流？

不知道大家有沒有做過帝都的地鐵，就是進地鐵站都要排隊的那種，為什麼要這樣擺長龍轉圈圈？答案就是為了

限流

！因為一趟地鐵的運力是有限的，一下擠進去太多人會造成站台的擁擠、列車的超載，存在一定的安全隐患。同理，我們的程式也是一樣，它處理請求的能力也是有限的，一旦請求多到超出它的處理極限就會崩潰。為了不出現最壞的崩潰情況，隻能耽誤一下大家進站的時間。

限流是保證系統高可用的重要手段！！！

由于網際網路公司的流量巨大，系統上線會做一個流量峰值的評估，尤其是像各種秒殺促銷活動，為了保證系統不被巨大的流量壓垮，會在系統流量到達一定門檻值時，拒絕掉一部分流量。

限流會導緻使用者在短時間内（這個時間段是毫秒級的）系統不可用，一般我們衡量系統處理能力的名額是每秒的

QPS

或者

TPS

，假設系統每秒的流量門檻值是1000，理論上一秒内有第1001個請求進來時，那麼這個請求就會被限流。

二、限流方案

1、計數器

Java内部也可以通過原子類計數器

AtomicInteger

、

Semaphore

信号量來做簡單的限流。

// 限流的個數
    private int maxCount = 10;
    // 指定的時間内
    private long interval = 60;
    // 原子類計數器
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
    // 起始時間
    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;
        }
        // 超過了間隔時間，直接重新開始計數
        if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
            startTime = System.currentTimeMillis();
            atomicInteger.set(1);
            return true;
        }
        // 還在間隔時間内,check有沒有超過限流的個數
        if (atomicInteger.get() > maxCount) {
            return false;
        }
        return true;
    }

2、漏桶算法

漏桶算法思路很簡單，我們把水比作是

請求

，漏桶比作是

系統處理能力極限

，水先進入到漏桶裡，漏桶裡的水按一定速率流出，當流出的速率小于流入的速率時，由于漏桶容量有限，後續進入的水直接溢出（拒絕請求），以此實作限流。

3、令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比較簡單，我們可以了解成醫院的挂号看病，隻有拿到号以後才可以進行診病。

系統會維護一個令牌（

token

）桶，以一個恒定的速度往桶裡放入令牌（

token

），這時如果有請求進來想要被處理，則需要先從桶裡擷取一個令牌（

token

），當桶裡沒有令牌（

token

）可取時，則該請求将被拒絕服務。令牌桶算法通過控制桶的容量、發放令牌的速率，來達到對請求的限制。

4、Redis + Lua

很多同學不知道

Lua

是啥？個人了解，

Lua

腳本和

MySQL

資料庫的存儲過程比較相似，他們執行一組指令，所有指令的執行要麼全部成功或者失敗，以此達到原子性。也可以把

Lua

腳本了解為，一段具有業務邏輯的代碼塊。

而

Lua

本身就是一種程式設計語言，雖然

redis

官方沒有直接提供限流相應的

API

，但卻支援了

Lua

腳本的功能，可以使用它實作複雜的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系統中實作限流的主要方式之一。

相比

Redis

事務，

Lua腳本

的優點：

減少網絡開銷：使用 Lua 腳本，無需向 Redis 發送多次請求，執行一次即可，減少網絡傳輸
原子操作： Redis 将整個 Lua 腳本作為一個指令執行，原子，無需擔心并發
複用： Lua 腳本一旦執行，會永久儲存 Redis 中,，其他用戶端可複用

Lua

腳本大緻邏輯如下：

-- 擷取調用腳本時傳入的第一個key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 擷取調用腳本時傳入的第一個參數值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])

-- 擷取目前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
    -- 傳回(拒絕)
    return 0
else
    -- 沒有超出 value + 1
    redis.call("INCRBY", key, 1)
    -- 設定過期時間
    redis.call("EXPIRE", key, 2)
    -- 傳回(放行)
    return 1
end

通過 KEYS[1] 擷取傳入的key參數
ARGV[1] 擷取傳入的 limit 參數
redis.call 方法，從緩存中 get 和 key 相關的值，如果為 null 那麼就傳回0
接着判斷緩存中記錄的數值是否會大于限制大小，如果超出表示該被限流，傳回0
如果未超過，那麼該key的緩存值+1，并設定過期時間為1秒鐘以後，并傳回緩存值+1

這種方式是本文推薦的方案，具體實作會在後邊做細說。

5、網關層限流

限流常在網關這一層做，比如

Nginx

Openresty

kong

zuul

Spring Cloud Gateway

等，而像

spring cloud - gateway

網關限流底層實作原理，就是基于

Redis + Lua

，通過内置

Lua

限流腳本的方式。

三、Redis + Lua 限流實作

下面我們通過

自定義注解

aop

Redis + Lua

實作限流，步驟會比較詳細，為了小白能讓快速上手這裡啰嗦一點，有經驗的老鳥們多擔待一下。

1、環境準備

springboot

項目建立位址：

https://start.spring.io

，很友善實用的一個工具。

2、引入依賴包

pom檔案中添加如下依賴包，比較關鍵的就是

spring-boot-starter-data-redis

spring-boot-starter-aop

。

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>21.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
    </dependencies>

3、配置application.properties

在

application.properties

檔案中配置提前搭建好的

redis

服務位址和端口。

spring.redis.host=127.0.0.1

spring.redis.port=6379

4、配置RedisTemplate執行個體

@Configuration
public class RedisLimiterHelper {

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

限流類型枚舉類

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

    /**
     * 自定義key
     */
    CUSTOMER,

    /**
     * 請求者IP
     */
    IP;
}

5、自定義注解

我們自定義個

@Limit

注解，注解類型為

ElementType.METHOD

即作用于方法上。

period

表示請求限制時間段，

count

表示在

period

這個時間段内允許放行請求的次數。

limitType

代表限流的類型，可以根據

請求的IP

自定義key

，如果不傳

limitType

屬性則預設用方法名作為預設key。

/**
 * @author fu
 * @description 自定義限流注解
 * @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的字首
     */
    String prefix() default "";

    /**
     * 給定的時間範圍 機關(秒)
     */
    int period();

    /**
     * 一定時間内最多通路次數
     */
    int count();

    /**
     * 限流的類型(使用者自定義key 或者 請求ip)
     */
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

6、切面代碼實作

/**
 * @author fu
 * @description 限流切面實作
 * @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<String, Serializable> limitRedisTemplate;

    @Autowired
    public LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> 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();

        /**
         * 根據限流類型擷取不同的key ,如果不傳我們會以方法名作為key
         */
        switch (limitType) {
            case IP:
                key = getIpAddress();
                break;
            case CUSTOMER:
                key = limitAnnotation.key();
                break;
            default:
                key = StringUtils.upperCase(method.getName());
        }

        ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
        try {
            String luaScript = buildLuaScript();
            RedisScript<Number> 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 編寫 redis Lua 限流腳本
     * @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])");
        // 調用不超過最大值，則直接傳回
        lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
        lua.append("\nreturn c;");
        lua.append("\nend");
        // 執行電腦自加
        lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
        lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
        // 從第一次調用開始限流，設定對應鍵值的過期
        lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
        lua.append("\nend");
        lua.append("\nreturn c;");
        return lua.toString();
    }


    /**
     * @author fu
     * @description 擷取id位址
     * @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、控制層實作

我們将

@Limit

注解作用在需要進行限流的接口方法上，下邊我們給方法設定

@Limit

注解，在

10秒

内隻允許放行

3個

請求，這裡為直覺一點用

AtomicInteger

計數。

/**
 * @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、測試

測試預期：連續請求3次均可以成功，第4次請求被拒絕。接下來看一下是不是我們預期的效果，請求位址：

http://127.0.0.1:8080/limitTest1

，用

postman

進行測試，有沒有

postman

url直接貼浏覽器也是一樣。

可以看到第四次請求時，應用直接拒絕了請求，說明我們的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。

總結

以上

springboot + aop + Lua

限流實作是比較簡單的，旨在讓大家認識下什麼是限流？如何做一個簡單的限流功能，面試要知道這是個什麼東西。上面雖然說了幾種實作限流的方案，但選哪種還要結合具體的業務場景，不能為了用而用。

小福利：

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springboot + aop + Lua分布式限流的最佳實踐

一、什麼是限流？為什麼要限流？

二、限流方案

1、計數器

2、漏桶算法

3、令牌桶算法

4、Redis + Lua

5、網關層限流

三、Redis + Lua 限流實作

1、環境準備

2、引入依賴包

3、配置application.properties

4、配置RedisTemplate執行個體

5、自定義注解

6、切面代碼實作

7、控制層實作

8、測試

總結

小福利：

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