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springboot + aop + Lua分布式限流的最佳实践

一、什么是限流?为什么要限流?

不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载,存在一定的安全隐患。同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家进站的时间。

在这里插入图片描述

限流是保证系统高可用的重要手段!!!

由于互联网公司的流量巨大,系统上线会做一个流量峰值的评估,尤其是像各种秒杀促销活动,为了保证系统不被巨大的流量压垮,会在系统流量到达一定阈值时,拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内(这个时间段是毫秒级的)系统不可用,一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS,假设系统每秒的流量阈值是1000,理论上一秒内有第1001个请求进来时,那么这个请求就会被限流。

二、限流方案

1、计数器

Java内部也可以通过原子类计数器AtomicIntegerSemaphore信号量来做简单的限流。

// 限流的个数

    private int maxCount = 10;

    // 指定的时间内

    private long interval = 60;

    // 原子类计数器

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    // 起始时间

    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;

        }

        // 超过了间隔时间,直接重新开始计数

        if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval \* 1000) {

            startTime = System.currentTimeMillis();

            atomicInteger.set(1);

            return true;

        }

        // 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数

        if (atomicInteger.get() > maxCount) {

            return false;

        }

        return true;

    }
2、漏桶算法

漏桶算法思路很简单,我们把水比作是请求,漏桶比作是系统处理能力极限,水先进入到漏桶里,漏桶里的水按一定速率流出,当流出的速率小于流入的速率时,由于漏桶容量有限,后续进入的水直接溢出(拒绝请求),以此实现限流。

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3、令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比较简单,我们可以理解成医院的挂号看病,只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌(token)桶,以一个恒定的速度往桶里放入令牌(token),这时如果有请求进来想要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌(token),当桶里没有令牌(token)可取时,则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率,来达到对请求的限制。

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4、Redis + Lua

很多同学不知道Lua是啥?个人理解,Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似,他们执行一组命令,所有命令的执行要么全部成功或者失败,以此达到原子性。也可以把Lua脚本理解为,一段具有业务逻辑的代码块。

Lua本身就是一种编程语言,虽然redis 官方没有直接提供限流相应的API,但却支持了 Lua 脚本的功能,可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法,也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

相比Redis事务,Lua脚本的优点:

  • 减少网络开销: 使用Lua脚本,无需向Redis 发送多次请求,执行一次即可,减少网络传输
  • 原子操作:Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行,原子,无需担心并发
  • 复用:Lua脚本一旦执行,会永久保存 Redis 中,,其他客户端可复用

Lua脚本大致逻辑如下:

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值(用作限流的 key)

local key = KEYS[1]

-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值(限流大小)

local limit = tonumber(ARGV[1])



-- 获取当前流量大小

local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")



-- 是否超出限流

if curentLimit + 1 > limit then

    -- 返回(拒绝)

    return 0

else

    -- 没有超出 value + 1

    redis.call("INCRBY", key, 1)

    -- 设置过期时间

    redis.call("EXPIRE", key, 2)

    -- 返回(放行)

    return 1

end
  • 通过KEYS[1] 获取传入的key参数
  • 通过ARGV[1]获取传入的limit参数
  • redis.call方法,从缓存中getkey相关的值,如果为null那么就返回0
  • 接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小,如果超出表示该被限流,返回0
  • 如果未超过,那么该key的缓存值+1,并设置过期时间为1秒钟以后,并返回缓存值+1

这种方式是本文推荐的方案,具体实现会在后边做细说。

5、网关层限流

限流常在网关这一层做,比如NginxOpenrestykongzuulSpring Cloud Gateway等,而像spring cloud - gateway网关限流底层实现原理,就是基于Redis + Lua,通过内置Lua限流脚本的方式。

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三、Redis + Lua 限流实现

下面我们通过自定义注解aopRedis + Lua 实现限流,步骤会比较详细,为了小白能让快速上手这里啰嗦一点,有经验的老鸟们多担待一下。

1、环境准备

springboot 项目创建地址:https://start.spring.io,很方便实用的一个工具。

在这里插入图片描述
2、引入依赖包

pom文件中添加如下依赖包,比较关键的就是 spring-boot-starter-data-redisspring-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>
3、配置application.properties

application.properties 文件中配置提前搭建好的 redis 服务地址和端口。

spring.redis.host=127.0.0.1



spring.redis.port=6379
4、配置RedisTemplate实例
@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;

    }

}

限流类型枚举类

/\*\*

 \* @author fu

 \* @description 限流类型

 \* @date 2020/4/8 13:47

 \*/

public enum LimitType {



    /\*\*

     \* 自定义key

     \*/

    CUSTOMER,



    /\*\*

     \* 请求者IP

     \*/

    IP;

}
5、自定义注解

我们自定义个@Limit注解,注解类型为ElementType.METHOD即作用于方法上。

period表示请求限制时间段,count表示在period这个时间段内允许放行请求的次数。limitType代表限流的类型,可以根据请求的IP自定义key,如果不传limitType属性则默认用方法名作为默认key。

/\*\*

 \* @author fu

 \* @description 自定义限流注解

 \* @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的前缀

     \*/

    String prefix() default "";



    /\*\*

     \* 给定的时间范围 单位(秒)

     \*/

    int period();



    /\*\*

     \* 一定时间内最多访问次数

     \*/

    int count();



    /\*\*

     \* 限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)

     \*/

    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;

}
6、切面代码实现
/\*\*

 \* @author fu

 \* @description 限流切面实现

 \* @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();



        /\*\*

         \* 根据限流类型获取不同的key ,如果不传我们会以方法名作为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 编写 redis Lua 限流脚本

     \* @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])");

        // 调用不超过最大值,则直接返回

        lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");

        lua.append("\nreturn c;");

        lua.append("\nend");

        // 执行计算器自加

        lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");

        lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");

        // 从第一次调用开始限流,设置对应键值的过期

        lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");

        lua.append("\nend");

        lua.append("\nreturn c;");

        return lua.toString();

    }





    /\*\*

     \* @author fu

     \* @description 获取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;

    }

}
7、控制层实现

我们将@Limit注解作用在需要进行限流的接口方法上,下边我们给方法设置@Limit注解,在10秒内只允许放行3个请求,这里为直观一点用AtomicInteger计数。

/\*\*

 \* @Author: fu

 \* @Description:

 \*/

@RestControlle

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();

    }



}
8、测试

测试**预期**:连续请求3次均可以成功,第4次请求被拒绝。接下来看一下是不是我们预期的效果,请求地址:http://127.0.0.1:8080/limitTest1,用postman进行测试,有没有postman url直接贴浏览器也是一样。

在这里插入图片描述

可以看到第四次请求时,应用直接拒绝了请求,说明我们的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。

在这里插入图片描述

总结

以上 springboot + aop + Lua 限流实现是比较简单的,旨在让大家认识下什么是限流?如何做一个简单的限流功能,面试要知道这是个什么东西。上面虽然说了几种实现限流的方案,但选哪种还要结合具体的业务场景,不能为了用而用。

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