springboot + aop + Lua分佈式限流的最佳實踐

時間  2020-04-09
標籤 springboot aop lua 分佈式 限流 最佳 實踐 欄目 Spring 简体版
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整理了一些Java方面的架構、面試資料（微服務、集羣、分佈式、中間件等），有須要的小夥伴能夠關注公衆號【程序員內點事】，無套路自行領取javascript

1、什麼是限流？爲何要限流？

不知道你們有沒有作過帝都的地鐵，就是進地鐵站都要排隊的那種，爲何要這樣擺長龍轉圈圈？答案就是爲了限流！由於一趟地鐵的運力是有限的，一下擠進去太多人會形成站臺的擁擠、列車的超載，存在必定的安全隱患。同理，咱們的程序也是同樣，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。爲了避免出現最壞的崩潰狀況，只能耽誤一下你們進站的時間。
在這裏插入圖片描述
限流是保證系統高可用的重要手段！！！java

因爲互聯網公司的流量巨大，系統上線會作一個流量峯值的評估，尤爲是像各類秒殺促銷活動，爲了保證系統不被巨大的流量壓垮，會在系統流量到達必定閾值時，拒絕掉一部分流量。程序員

限流會致使用戶在短期內（這個時間段是毫秒級的）系統不可用，通常咱們衡量系統處理能力的指標是每秒的QPS或者TPS，假設系統每秒的流量閾值是1000，理論上一秒內有第1001個請求進來時，那麼這個請求就會被限流。web

2、限流方案

一、計數器

Java內部也能夠經過原子類計數器AtomicInteger、Semaphore信號量來作簡單的限流。面試

// 限流的個數
    private int maxCount = 10;
    // 指定的時間內
    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，直接從新開始計數
        if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
            startTime = System.currentTimeMillis();
            atomicInteger.set(1);
            return true;
        }
        // 還在間隔時間內,check有沒有超過限流的個數
        if (atomicInteger.get() > maxCount) {
            return false;
        }
        return true;
    }
二、漏桶算法

漏桶算法思路很簡單，咱們把水比做是請求，漏桶比做是系統處理能力極限，水先進入到漏桶裏，漏桶裏的水按必定速率流出，當流出的速率小於流入的速率時，因爲漏桶容量有限，後續進入的水直接溢出（拒絕請求），以此實現限流。
在這裏插入圖片描述redis

三、令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比較簡單，咱們能夠理解成醫院的掛號看病，只有拿到號之後才能夠進行診病。算法

系統會維護一個令牌（token）桶，以一個恆定的速度往桶裏放入令牌（token），這時若是有請求進來想要被處理，則須要先從桶裏獲取一個令牌（token），當桶裏沒有令牌（token）可取時，則該請求將被拒絕服務。令牌桶算法經過控制桶的容量、發放令牌的速率，來達到對請求的限制。
在這裏插入圖片描述spring

四、Redis + Lua

不少同窗不知道Lua是啥？我的理解，Lua腳本和 MySQL數據庫的存儲過程比較類似，他們執行一組命令，全部命令的執行要麼所有成功或者失敗，以此達到原子性。也能夠把Lua腳本理解爲，一段具備業務邏輯的代碼塊。數據庫

而Lua自己就是一種編程語言，雖然redis 官方沒有直接提供限流相應的API，但卻支持了 Lua 腳本的功能，可使用它實現複雜的令牌桶或漏桶算法，也是分佈式系統中實現限流的主要方式之一。apache

相比Redis事務，Lua腳本的優勢：

  • 減小網絡開銷： 使用Lua腳本，無需向Redis 發送屢次請求，執行一次便可，減小網絡傳輸
  • 原子操做：Redis 將整個Lua腳本做爲一個命令執行，原子，無需擔憂併發
  • 複用：Lua腳本一旦執行，會永久保存 Redis 中,，其餘客戶端可複用

Lua腳本大體邏輯以下：

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

-- 獲取當前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
    -- 返回(拒絕)
    return 0
else
    -- 沒有超出 value + 1
    redis.call("INCRBY", key, 1)
    -- 設置過時時間
    redis.call("EXPIRE", key, 2)
    -- 返回(放行)
    return 1
end
  • 經過KEYS[1] 獲取傳入的key參數
  • 經過ARGV[1]獲取傳入的limit參數
  • redis.call方法，從緩存中get和key相關的值，若是爲null那麼就返回0
  • 接着判斷緩存中記錄的數值是否會大於限制大小，若是超出表示該被限流，返回0
  • 若是未超過，那麼該key的緩存值+1，並設置過時時間爲1秒鐘之後，並返回緩存值+1

這種方式是本文推薦的方案，具體實現會在後邊作細說。

五、網關層限流

限流常在網關這一層作，好比Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等，而像spring cloud - gateway網關限流底層實現原理，就是基於Redis + Lua，經過內置Lua限流腳本的方式。
在這裏插入圖片描述

3、Redis + Lua 限流實現

下面咱們經過自定義註解、aop、Redis + Lua 實現限流，步驟會比較詳細，爲了小白能讓快速上手這裏囉嗦一點，有經驗的老鳥們多擔待一下。

一、環境準備

springboot 項目建立地址：https://start.spring.io，很方便實用的一個工具。
在這裏插入圖片描述

二、引入依賴包

pom文件中添加以下依賴包，比較關鍵的就是 spring-boot-starter-data-redis 和 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>
三、配置application.properties

在 application.properties 文件中配置提早搭建好的 redis 服務地址和端口。

spring.redis.host=127.0.0.1

spring.redis.port=6379
四、配置RedisTemplate實例
@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;
}
五、自定義註解

咱們自定義個@Limit註解，註解類型爲ElementType.METHOD即做用於方法上。

period表示請求限制時間段，count表示在period這個時間段內容許放行請求的次數。limitType表明限流的類型，能夠根據請求的IP、自定義key，若是不傳limitType屬性則默認用方法名做爲默認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的前綴
     */
    String prefix() default "";

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

    /**
     * 必定時間內最多訪問次數
     */
    int count();

    /**
     * 限流的類型(用戶自定義key 或者 請求ip)
     */
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}
六、切面代碼實現
/**
 * @author fu
 * @description 限流切面實現
 * @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();

        /**
         * 根據限流類型獲取不一樣的key ,若是不傳咱們會以方法名做爲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，則直接返回
        lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
        lua.append("\nreturn c;");
        lua.append("\nend");
        // 執行計算器自加
        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，設置對應鍵值的過時
        lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
        lua.append("\nend");
        lua.append("\nreturn c;");
        return lua.toString();
    }


    /**
     * @author fu
     * @description 獲取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;
    }
}
七、控制層實現

咱們將@Limit註解做用在須要進行限流的接口方法上，下邊咱們給方法設置@Limit註解，在10秒內只容許放行3個請求，這裏爲直觀一點用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();
    }

}
八、測試

測試預期：連續請求3次都可以成功，第4次請求被拒絕。接下來看一下是否是咱們預期的效果，請求地址：http://127.0.0.1:8080/limitTest1，用postman進行測試，有沒有postman url直接貼瀏覽器也是同樣。

在這裏插入圖片描述
能夠看到第四次請求時，應用直接拒絕了請求，說明咱們的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。
在這裏插入圖片描述

總結

以上 springboot + aop + Lua 限流實現是比較簡單的，旨在讓你們認識下什麼是限流？如何作一個簡單的限流功能，面試要知道這是個什麼東西。上面雖說了幾種實現限流的方案，但選哪一種還要結合具體的業務場景，不能爲了用而用。

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