Java併發：分佈式應用限流 Redis + Lua 實踐

時間  2019-11-08
標籤 java 併發 分佈式 應用 限流 redis lua 實踐 欄目 Java 简体版
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任何限流都不是漫無目的的，也不是一個開關就能夠解決的問題，經常使用的限流算法有：令牌桶，漏桶。在以前的文章中，也講到過，可是那是基於單機場景來寫。java

以前文章：接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法nginx

然而再牛逼的機器，再優化的設計，對於特殊場景咱們也是要特殊處理的。就拿秒殺來講，可能會有百萬級別的用戶進行搶購，而商品數量遠遠小於用戶數量。若是這些請求都進入隊列或者查詢緩存，對於最終結果沒有任何意義，徒增後臺華麗的數據。對此，爲了減小資源浪費，減輕後端壓力，咱們還須要對秒殺進行限流，只需保障部分用戶服務正常便可。git

就秒殺接口來講，當訪問頻率或者併發請求超過其承受範圍的時候，這時候咱們就要考慮限流來保證接口的可用性，以防止非預期的請求對系統壓力過大而引發的系統癱瘓。一般的策略就是拒絕多餘的訪問，或者讓多餘的訪問排隊等待服務。github

分佈式限流web

單機限流，能夠用到 AtomicInteger、RateLimiter、Semaphore 這些。可是在分佈式中，就不能使用了。經常使用分佈式限流用 Nginx 限流，可是它屬於網關層面，不能解決全部問題，例如內部服務，短信接口，你沒法保證消費方是否會作好限流控制，因此本身在應用層實現限流仍是頗有必要的。redis

本文不涉及 Nginx + Lua ，簡單介紹 Redis + Lua 分佈式限流的實現。若是是須要在接入層限流的話，應該直接採用nginx自帶的鏈接數限流模塊和請求限流模塊。算法

Redis + Lua 限流示例

本次項目使用SpringBoot 2.0.4，使用到 Redis 集羣，Lua 限流腳本spring

引入依賴

<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>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Redis 配置

application.properties數據庫

spring.application.name=spring-boot-limit

# Redis數據庫索引
spring.redis.database=0
# Redis服務器地址
spring.redis.host=10.4.89.161
# Redis服務器鏈接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服務器鏈接密碼（默認爲空）
spring.redis.password=
# 鏈接池最大鏈接數（使用負值表示沒有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-active=8
# 鏈接池最大阻塞等待時間（使用負值表示沒有限制）
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1
# 鏈接池中的最大空閒鏈接
spring.redis.jedis.pool.max-idle=8
# 鏈接池中的最小空閒鏈接
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
# 鏈接超時時間（毫秒）
spring.redis.timeout=10000

Lua 腳本

參考： 聊聊高併發系統之限流特技
http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117apache

local key = "rate.limit:" .. KEYS[1] --限流KEY
local limit = tonumber(ARGV[1])        --限流大小
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current + 1 > limit then --若是超出限流大小
  return 0
else  --請求數+1，並設置2秒過時
  redis.call("INCRBY", key,"1")
   redis.call("expire", key,"2")
   return current + 1
end

一、咱們經過KEYS[1] 獲取傳入的key參數
二、經過ARGV[1]獲取傳入的limit參數
三、redis.call方法，從緩存中get和key相關的值，若是爲nil那麼就返回0
四、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
五、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

限流注解

註解的目的，是在須要限流的方法上使用

package com.souyunku.example.annotation;
/**
 * 描述: 限流注解
 *
 * @author yanpenglei
 * @create 2018-08-16 15:24
 **/
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {

    /**
     * 限流惟一標示
     *
     * @return
     */
    String key() default "";

    /**
     * 限流時間
     *
     * @return
     */
    int time();

    /**
     * 限流次數
     *
     * @return
     */
    int count();
}

公共配置

package com.souyunku.example.config;

@Component
public class Commons {

    /**
     * 讀取限流腳本
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Number> redisluaScript() {
        DefaultRedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("rateLimit.lua")));
        redisScript.setResultType(Number.class);
        return redisScript;
    }

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

}

攔截器

經過攔截器 攔截@RateLimit註解的方法，使用Redsi execute 方法執行咱們的限流腳本，判斷是否超過限流次數

如下下是核心代碼

package com.souyunku.example.config;

/**
 * 描述:攔截器
 *
 * @author yanpenglei
 * @create 2018-08-16 15:33
 **/
@Aspect
@Configuration
public class LimitAspect {

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

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;

    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Number> redisluaScript;

    @Around("execution(* com.souyunku.example.controller ..*(..) )")
    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {

        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
        RateLimit rateLimit = method.getAnnotation(RateLimit.class);

        if (rateLimit != null) {
            HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
            String ipAddress = getIpAddr(request);

            StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
            stringBuffer.append(ipAddress).append("-")
                    .append(targetClass.getName()).append("- ")
                    .append(method.getName()).append("-")
                    .append(rateLimit.key());

            List<String> keys = Collections.singletonList(stringBuffer.toString());

            Number number = limitRedisTemplate.execute(redisluaScript, keys, rateLimit.count(), rateLimit.time());

            if (number != null && number.intValue() != 0 && number.intValue() <= rateLimit.count()) {
                logger.info("限流時間段內訪問第：{} 次", number.toString());
                return joinPoint.proceed();
            }

        } else {
            return joinPoint.proceed();
        }

        throw new RuntimeException("已經到設置限流次數");
    }

    public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {
        String ipAddress = null;
        try {
            ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");
            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
            }
            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
            }
            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
                ipAddress = request.getRemoteAddr();
            }
            // 對於經過多個代理的狀況，第一個IP爲客戶端真實IP,多個IP按照','分割
            if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) { // "***.***.***.***".length()
                // = 15
                if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {
                    ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            ipAddress = "";
        }
        return ipAddress;
    }
}

控制層

添加 @RateLimit() 註解，會在 Redsi 中生成 10 秒中，能夠訪問5次 的key

RedisAtomicLong 是爲測試例子例，記錄累計訪問次數，跟限流沒有關係。

package com.souyunku.example.controller;

/**
 * 描述: 測試頁
 *
 * @author yanpenglei
 * @create 2018-08-16 15:42
 **/
@RestController
public class LimiterController {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    // 10 秒中，能夠訪問10次
    @RateLimit(key = "test", time = 10, count = 10)
    @GetMapping("/test")
    public String luaLimiter() {
        RedisAtomicInteger entityIdCounter = new RedisAtomicInteger("entityIdCounter", redisTemplate.getConnectionFactory());

        String date = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

        return date + " 累計訪問次數：" + entityIdCounter.getAndIncrement();
    }
}

啓動服務

package com.souyunku.example;

@SpringBootApplication
public class SpringBootLimitApplication {

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

啓動項目頁面訪問：http://127.0.0.1:8080/test

10 秒中，能夠訪問10次,超過十次，頁面就報錯，等夠10秒，從新計算。

後臺日誌

2018-08-16 18:41:08.205  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-1] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：1 次
2018-08-16 18:41:08.426  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-3] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：2 次
2018-08-16 18:41:08.611  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-5] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：3 次
2018-08-16 18:41:08.819  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-7] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：4 次
2018-08-16 18:41:09.021  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-9] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：5 次
2018-08-16 18:41:09.203  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-1] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：6 次
2018-08-16 18:41:09.406  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-3] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：7 次
2018-08-16 18:41:09.629  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-5] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：8 次
2018-08-16 18:41:09.874  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-7] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：9 次
2018-08-16 18:41:10.178  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-9] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流時間段內訪問第：10 次
2018-08-16 18:41:10.702 ERROR 18076 --- [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]    : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.RuntimeException: 已經到設置限流次數] with root cause

java.lang.RuntimeException: 已經到設置限流次數
    at com.souyunku.example.config.LimitAspect.interceptor(LimitAspect.java:73) ~[classes/:na]
    at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor35.invoke(Unknown Source) ~[na:na]
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_112]
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_112]

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源碼地址：https://github.com/souyunku/spring-boot-examples/tree/master/spring-boot-limit

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  • 做者：鵬磊
  • 出處：http://www.ymq.io/2018/08/16/redis-lua/
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