lua脚本实战—— Redis并发原子性陷阱

需求分析

对于内容类网站，比如用户浏览题目的答案，需要先登录才能追溯，那么可以统计用户访问频率来限制数据的爬取。

可采用分级反爬虫策略，先告警、再采取强制措施：

如果每分钟超过 10 道题，给管理员发送警告
如果每分钟超过 20 道题，直接踢下线，进行封号操作

解决方案

统计访问频率 - 基于 Redis 统计（分布式）

分布式存储 Redis 的 string 结构支持 incr 累加操作，可以对每个用户分钟（或其他时间精度）级别的访问次数进行累加统计。

1）设计 Redis 键值对

要能区分出用户和时间窗，示例 key 为：user:access:{userId}:{timestamp_in_minutes}

{userId} 是用户 ID。
{timestamp_in_minutes}是当前的分钟级时间戳，即将当前时间戳转化为分钟，这样每分钟的访问都会被统计到一个 key 中。

每个 key 的value，就是该用户在这分钟内的访问次数。

2）Redis 操作逻辑

对 Redis 的操作包括设置 key、给 key 增加计数、给 key 设置过期时间。

如下代码：

java 复制代码

//假设使用 jedis 客户端
// 使用 Redis 的 INCR 操作增加当前秒的访问次数
jedis.incr(redisKey);

// 设置过期时间（TTL），例如只保存60秒的数据
jedis.expire(redisKey, 60);  // 60秒后自动过期

然而，这种方法存在潜在的设计陷阱：incr 和 expire 是两个独立的操作。如果你在高并发情况下调用 incr() 之后发生上下文切换（比如另一个线程执行操作），可能会导致两个问题：

过期时间重置：如果在高并发场景下，多次调用 incr() 后又多次调用 expire()，可能会不断重置该 key 的过期时间，导致这个key 永远不会过期。（当前场景不会，但是连续性访问的场景就有可能发生）
非原子操作：由于 incr() 和 expire()是独立操作，在并发情况下，两个线程都可能先判断 key 不存在，然后各自执行 set 操作，导致计数逻辑出错。

所以我们要确保计数和过期时间的操作是原子性的，可以使用 Redis 的 Lua 脚本来完成。如果 key 不存在，则初始化并设置过期时间，否则只进行计数。

高并发场景的例子

假设你限制 1 分钟访问次数最多为 100 次，有很多用户在第 59 秒和第 60 秒猛戳接口。

这时你的 key user:count 已经存在，比如它只剩 1 秒 TTL：

java 复制代码

TTL(user:count) = 1

这时候来了个请求，它调用：

java 复制代码

jedis.incr("user:count");   // 现在 value = 88
jedis.expire("user:count", 60);  //  TTL 又被设置回了 60 秒！！！

现在这个 key 原本应该在 1 秒后过期，但被重新设置为 60 秒了。

正确做法如下：

java 复制代码

String luaScript = 
    "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 1 then " +
    "  return redis.call('incr', KEYS[1]); " +
    "else " +
    "  redis.call('set', KEYS[1], 1); " +
    "  redis.call('expire', KEYS[1], 180); " +  // 设置 180 秒过期时间
    "  return 1; " +
    "end";

这里一定要给 Redis key 设置过期时间！因为统计超过一分钟，之前的数据就没什么用了。

为什么不用Sentinel或HotKey？

对于该项目，主要的目的是反爬虫，而不是应对高并发大流量的请求，所以不需要结合 Sentinel 或 Hotkey 去精确统计流量。自主实现固定时间窗口（1 分钟）的访问频率统计就足够了。为了便于项目扩展为分布式，使用 Redis 方案来实现。