Sentinel 的QPS限流和Redis流量风控

[Sentinel 的QPS限流](#Sentinel 的QPS限流)

导入依赖：

这个限制的时每秒的QPS为1：

如果触发风控，设置降级策略。

[在代码中引入 Sentinel 注解控制流控规则。](#在代码中引入 Sentinel 注解控制流控规则。)

用Redis实现流量风控：

lua脚本如下：

配置过滤器器执行lua脚本，判断访问次数是否超过：我们可以通过这个过滤器得知，再timeWindow时间内，我们的访问次数是否超过设定的currentAccessCount

然后配置过滤器使其生效：

下面是针对上面的一些参数的配置读取

yaml里面配置风控的参数

Sentinel 的QPS限流

导入依赖：

java 复制代码

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-annotation-aspectj</artifactId>
        </dependency>

这个限制的时每秒的QPS为1：

java 复制代码

/**
 * 初始化限流配置
 * 
 */
@Component
public class SentinelRuleConfig implements InitializingBean {

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule createOrderRule = new FlowRule();
        createOrderRule.setResource("create_short-link");
        createOrderRule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        createOrderRule.setCount(1);
        rules.add(createOrderRule);
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

如果触发风控，设置降级策略。

java 复制代码

/**
 * 自定义流控策略
 * 
 */
public class CustomBlockHandler {

    public static Result<ShortLinkCreateRespDTO> createShortLinkBlockHandlerMethod(ShortLinkCreateReqDTO requestParam, BlockException exception) {
        return new Result<ShortLinkCreateRespDTO>().setCode("B100000").setMessage("当前访问网站人数过多，请稍后再试...");
    }
}

在代码中引入 Sentinel 注解控制流控规则。

java 复制代码

/**
 * 创建XXX
 */
@PostMapping("/api/short-link/v1/create")
@SentinelResource(
        value = "create_short-link",
        blockHandler = "createShortLinkBlockHandlerMethod",
        blockHandlerClass = CustomBlockHandler.class
)
public Result<ShortLinkCreateRespDTO> createShortLink(@RequestBody ShortLinkCreateReqDTO requestParam) {
    return Results.success(shortLinkService.createShortLink(requestParam));
}

限制了每秒钟只能有一个创建XXX的请求被成功处理。多余的请求在该时间段内会被限流处理（如返回错误信息、等待、丢弃等），直到下一秒开始重新计数。这样可以防止短时间内大量请求对服务端造成压力，保证系统的稳定性和可用性。

用Redis实现流量风控：

用redis的自增，key不存在，设置值为1，每次访问加1。

有效期是timeWindow，访问次数是currentAccessCount

lua脚本如下：

Lua 复制代码

-- 设置用户访问频率限制的参数
local username = KEYS[1]
local timeWindow = tonumber(ARGV[1]) -- 时间窗口，单位：秒

-- 构造 Redis 中存储用户访问次数的键名
local accessKey = "short-link:user-flow-risk-control:" .. username

-- 原子递增访问次数，并获取递增后的值
local currentAccessCount = redis.call("INCR", accessKey)

-- 设置键的过期时间
redis.call("EXPIRE", accessKey, timeWindow)

-- 返回当前访问次数
return currentAccessCount

配置过滤器器执行lua脚本，判断访问次数是否超过：

我们可以通过这个过滤器得知，再timeWindow时间内，我们的访问次数是否超过设定的currentAccessCount

java 复制代码

/**
 *  用户操作流量分控过滤器
 */
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class UserFlowRiskControlFilter implements Filter {

    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final UserFlowRiskControlConfiguration userFlowRiskControlConfiguration;

    private static final String USER_FLOW_RISK_CONTROL_LUA_SCRIPT_PATH = "lua/user_flow_risk_control.lua";

    @SneakyThrows
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        // lua脚本执行 魔板
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        //lua脚本执 路径
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource(USER_FLOW_RISK_CONTROL_LUA_SCRIPT_PATH)));
        //返回值结果类型
        redisScript.setResultType(Long.class);
        String username = Optional.ofNullable(UserContext.getUsername()).orElse("other");
        Long result;
        try {
            result = stringRedisTemplate.execute(redisScript, Lists.newArrayList(username), userFlowRiskControlConfiguration.getTimeWindow());
        } catch (Throwable ex) {
            log.error("执行用户请求流量限制LUA脚本出错", ex);
            returnJson((HttpServletResponse) response, JSON.toJSONString(Results.failure(new ClientException(FLOW_LIMIT_ERROR))));
            return;
        }
        if (result == null || result > userFlowRiskControlConfiguration.getMaxAccessCount()) {
            returnJson((HttpServletResponse) response, JSON.toJSONString(Results.failure(new ClientException(FLOW_LIMIT_ERROR))));
            return;
        }
        filterChain.doFilter(request, response);
    }

    private void returnJson(HttpServletResponse response, String json) throws Exception {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html; charset=utf-8");
        try (PrintWriter writer = response.getWriter()) {
            writer.print(json);
        }
    }
}

然后配置过滤器使其生效：

java 复制代码

package com.wyk.config;


import com.wyk.common.biz.user.UserFlowRiskControlFilter;
import com.wyk.common.biz.user.UserTransmitFilter;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

/**
 * 用户配置自动装配
 */
@Configuration
public class UserConfiguration {

    /**
     * 用户操作流量风控过滤器
     */
    @Bean
    @ConditionalOnProperty(name = "short-link.flow-limit.enable", havingValue = "true")
    public FilterRegistrationBean<UserFlowRiskControlFilter> globalUserFlowRiskControlFilter(
            StringRedisTemplate stringRedisTemplate,
            UserFlowRiskControlConfiguration userFlowRiskControlConfiguration) {
        FilterRegistrationBean<UserFlowRiskControlFilter> registration = new FilterRegistrationBean<>();
        registration.setFilter(new UserFlowRiskControlFilter(stringRedisTemplate, userFlowRiskControlConfiguration));
        registration.addUrlPatterns("/*");
        registration.setOrder(10);
        return registration;
    }
}

下面是针对上面的一些参数的配置读取

java 复制代码


@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "short-link.flow-limit")
public class UserFlowRiskControlConfiguration {

    /**
     * 是否开启用户流量风控验证
     */
    private Boolean enable;

    /**
     * 流量风控时间窗口，单位：秒
     */
    private String timeWindow;

    /**
     * 流量风控时间窗口内可访问次数
     */
    private Long maxAccessCount;
}

yaml里面配置风控的参数

java 复制代码

short-link:
  flow-limit:
    enable: true
    time-window: 1
    max-access-count: 20