Redis 多规则限流和防重复提交方案实现

Redis 如何实现限流的，但是大部分都有一个缺点，就是只能实现单一的限流，比如 1 分钟访问 1 次或者 60 分钟访问 10 次这种，

但是如果想一个接口两种规则都需要满足呢，项目又是分布式项目，应该如何解决，下面就介绍一下 Redis 实现分布式多规则限流的方式。

如何一分钟只能发送一次验证码，一小时只能发送 10 次验证码等等多种规则的限流；
如何防止接口被恶意打击（短时间内大量请求）；
如何限制接口规定时间内访问次数。

一：使用 String 结构记录固定时间段内某用户 IP 访问某接口的次数

RedisKey = prefix : className : methodName
RedisVlue = 访问次数

拦截请求:

初次访问时设置 [RedisKey] [RedisValue=1] [规定的过期时间]；
获取 RedisValue 是否超过规定次数，超过则拦截，未超过则对 RedisKey 进行加1。

规则是每分钟访问 1000 次

假设目前 RedisKey => RedisValue 为 999；
目前大量请求进行到第一步( 获取 Redis 请求次数 )，那么所有线程都获取到了值为999，进行判断都未超过限定次数则不拦截，导致实际次数超过 1000 次
解决办法: 保证方法执行原子性（加锁、Lua）。

考虑在临界值进行访问

二：使用 Zset 进行存储，解决临界值访问问题

三：实现多规则限流

①、先确定最终需要的效果（能实现多种限流规则+能实现防重复提交）

java 复制代码

@RateLimiter(
        rules = {
                // 60秒内只能访问10次
                @RateRule(count = 10, time = 60, timeUnit = TimeUnit.SECONDS),
                // 120秒内只能访问20次
                @RateRule(count = 20, time = 120, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)

        },
        // 防重复提交 （5秒钟只能访问1次）
        preventDuplicate = true
)

②、注解编写

RateLimiter 注解

java 复制代码

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateLimiter {

    /**
     * 限流key
     */
    String key() default RedisKeyConstants.RATE_LIMIT_CACHE_PREFIX;

    /**
     * 限流类型 ( 默认 Ip 模式 )
     */
    LimitTypeEnum limitType() default LimitTypeEnum.IP;

    /**
     * 错误提示
     */
    ResultCode message() default ResultCode.REQUEST_MORE_ERROR;

    /**
     * 限流规则 （规则不可变，可多规则）
     */
    RateRule[] rules() default {};

    /**
     * 防重复提交值
     */
    boolean preventDuplicate() default false;

    /**
     * 防重复提交默认值
     */
    RateRule preventDuplicateRule() default @RateRule(count = 1, time = 5);
}

RateRule 注解：

java 复制代码

@Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateRule {

    /**
     * 限流次数
     */
    long count() default 10;

    /**
     * 限流时间
     */
    long time() default 60;

    /**
     * 限流时间单位
     */
    TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;

}

③、拦截注解 RateLimiter

确定 Redis 存储方式
RedisKey = prefix : className : methodName
RedisScore = 时间戳
RedisValue = 任意分布式不重复的值即可
编写生成 RedisKey 的方法

java 复制代码

public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint joinPoint) {
    StringBuffer key = new StringBuffer(rateLimiter.key());
    // 不同限流类型使用不同的前缀
    switch (rateLimiter.limitType()) {
        // XXX 可以新增通过参数指定参数进行限流
        case IP:
            key.append(IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest())).append(":");
            break;
        case USER_ID:
            SysUserDetails user = SecurityUtil.getUser();
            if (!ObjectUtils.isEmpty(user)) key.append(user.getUserId()).append(":");
            break;
        case GLOBAL:
            break;
    }
    MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
    Method method = signature.getMethod();
    Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();
    key.append(targetClass.getSimpleName()).append("-").append(method.getName());
    return key.toString();
}

④、编写Lua脚本（两种将事件添加到Redis的方法）

Ⅰ：UUID（可用其他有相同的特性的值）为 Zset 中的 value 值

参数介绍：
KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
KEYS[2] = 唯一ID
KEYS[3] = 当前时间
ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 ...]
由 Java传入分布式不重复的 value 值

lua 复制代码

-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local uuid = KEYS[2]
local currentTime = tonumber(KEYS[3])
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否超过限流规则
for i = 1, #ARGV, 2 do
    local rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])
    local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])
    -- 3.1 判断在单位时间内访问次数
    local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)
    -- 3.2 判断是否超过规定次数
    if tonumber(count) >= rateRuleCount then
        return true
    end
    -- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间
    if rateRuleTime > expireTime then
        expireTime = rateRuleTime
    end
end
-- 4. redis 中添加当前时间
redis.call('ZADD', key, currentTime, uuid)
-- 5. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 6. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
return false

Ⅱ、根据时间戳作为 Zset 中的 value 值

参数介绍
KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
KEYS[2] = 当前时间
ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 ...]
根据时间进行生成 value 值，考虑同一毫秒添加相同时间值问题
以下为第二种实现方式，在并发高的情况下效率低，value 是通过时间戳进行添加，但是访问量大的话会使得一直在调用 redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)，但是在不冲突 value 的情况下，会比生成 UUID 好。

lua 复制代码

-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local currentTime = KEYS[2]
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否越界
for i = 1, #ARGV, 2 do
    local rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])
    local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])
    -- 3.1 判断在单位时间内访问次数
    local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)
    -- 3.2 判断是否超过规定次数
    if tonumber(count) >= rateRuleCount then
        return true
    end
    -- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间
    if rateRuleTime > expireTime then
        expireTime = rateRuleTime
    end
end
-- 4. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 5. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
-- 6. redis 中添加当前时间  ( 解决多个线程在同一毫秒添加相同 value 导致 Redis 漏记的问题 )
-- 6.1 maxRetries 最大重试次数 retries 重试次数
local maxRetries = 5
local retries = 0
while true do
    local result = redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)
    if result == 1 then
        -- 6.2 添加成功则跳出循环
        break
    else
        -- 6.3 未添加成功则 value + 1 再次进行尝试
        retries = retries + 1
        if retries >= maxRetries then
            -- 6.4 超过最大尝试次数 采用添加随机数策略
            local random_value = math.random(1, 1000)
            currentTime = currentTime + random_value
        else
            currentTime = currentTime + 1
        end
    end
end

return false

⑤、编写AOP拦截

java 复制代码

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

@Autowired
private RedisScript<Boolean> limitScript;

/**
 * 限流
 * XXX 对限流要求比较高，可以使用在 Redis中对规则进行存储校验 或者使用中间件
 *
 * @param joinPoint   joinPoint
 * @param rateLimiter 限流注解
 */
@Before(value = "@annotation(rateLimiter)")
public void boBefore(JoinPoint joinPoint, RateLimiter rateLimiter) {
    // 1. 生成 key
    String key = getCombineKey(rateLimiter, joinPoint);
    try {
        // 2. 执行脚本返回是否限流
        Boolean flag = redisTemplate.execute(limitScript,
                ListUtil.of(key, String.valueOf(System.currentTimeMillis())),
                (Object[]) getRules(rateLimiter));
        // 3. 判断是否限流
        if (Boolean.TRUE.equals(flag)) {
            log.error("ip: '{}' 拦截到一个请求 RedisKey: '{}'",
                    IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest()),
                    key);
            throw new ServiceException(rateLimiter.message());
        }
    } catch (ServiceException e) {
        throw e;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

/**
 * 获取规则
 *
 * @param rateLimiter 获取其中规则信息
 * @return
 */
private Long[] getRules(RateLimiter rateLimiter) {
    int capacity = rateLimiter.rules().length << 1;
    // 1. 构建 args
    Long[] args = new Long[rateLimiter.preventDuplicate() ? capacity + 2 : capacity];
    // 3. 记录数组元素
    int index = 0;
    // 2. 判断是否需要添加防重复提交到redis进行校验
    if (rateLimiter.preventDuplicate()) {
        RateRule preventRateRule = rateLimiter.preventDuplicateRule();
        args[index++] = preventRateRule.count();
        args[index++] = preventRateRule.timeUnit().toMillis(preventRateRule.time());
    }
    RateRule[] rules = rateLimiter.rules();
    for (RateRule rule : rules) {
        args[index++] = rule.count();
        args[index++] = rule.timeUnit().toMillis(rule.time());
    }
    return args;
}