Redis企业级限流实战：保护短信验证码接口免受恶意攻击

卡卡罗特AI

发布于 2026-09-10 08:43:34

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文章被收录于专栏：AI编程入门与实战AI编程入门与实战

✿1、短信限流背景

在企业中，很多场景都需要设计发短信。比如用户注册/登录流程中，短信验证码是必不可少的安全验证环节。

所有，设计到企业成本的时候，一定要多思考可能存在的异常情况，不然会给企业造成极大的损失！

但是发短信的成本其实挺贵的，所以必须要做限制，防止被恶意刷：

恶意攻击者通过脚本频繁调用短信接口，导致短信费用激增

业务安全风险：验证码被暴力破解

服务资源耗尽：大量无效请求占用系统资源

某电商平台在上线初期就曾遭遇此类攻击，单日短信费用超过正常水平的10倍。

✿二、核心代码实现

1. 限流配置类

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "sms.rate-limit")
@Data
public class RateLimitConfig {
    // 手机号频率限制：60秒1次
    private long phoneInterval = 60;
    private int phoneMaxAttempts = 1;

    // IP总量限制：24小时100次
    private long ipInterval = 24 * 60 * 60;
    private int ipMaxAttempts = 100;
}

2. Redis限流服务

整个Service可以直接copy很通用

@Service
@Slf4j
public class SmsRateLimitService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private RateLimitConfig rateLimitConfig;

    private static final String PHONE_PREFIX = "sms:phone:";
    private static final String IP_PREFIX = "sms:ip:";
    private static final String GLOBAL_KEY = "sms:global";

    /**
     * 检查是否允许发送短信
     */
    public RateLimitResult checkRateLimit(String phoneNumber, String clientIp) {
        RateLimitResult result = new RateLimitResult();

        // 检查手机号频率限制
        if (!checkPhoneLimit(phoneNumber)) {
            result.setAllowed(false);
            result.setMessage("操作过于频繁，请60秒后再试");
            return result;
        }

        // 检查IP总量限制
        if (!checkIpLimit(clientIp)) {
            result.setAllowed(false);
            result.setMessage("今日发送次数已达上限");
            return result;
        }

        result.setAllowed(true);
        return result;
    }

    /**
     * 手机号频率限流检查
     */
    private boolean checkPhoneLimit(String phoneNumber) {
        String key = PHONE_PREFIX + phoneNumber;
        return checkAndIncrement(key, rateLimitConfig.getPhoneInterval(),
                               rateLimitConfig.getPhoneMaxAttempts());
    }

    /**
     * IP总量限流检查
     */
    private boolean checkIpLimit(String clientIp) {
        String key = IP_PREFIX + clientIp;
        return checkAndIncrement(key, rateLimitConfig.getIpInterval(),
                               rateLimitConfig.getIpMaxAttempts());
    }

    /**
     * 通用的Redis限流检查方法
     * 使用Lua脚本保证原子性操作，避免并发问题
     * 
     * @param key Redis键
     * @param interval 时间间隔（秒），在这个时间窗口内进行限流计数
     * @param maxAttempts 最大允许尝试次数，超过此次数则被限流
     */
    private boolean checkAndIncrement(String key, long interval, int maxAttempts) {
        try {
            // 使用Lua脚本保证原子性操作
            String luaScript =
                "local current = redis.call('get', KEYS[1]) " +
                "if current and tonumber(current) >= tonumber(ARGV[1]) then " +
                "    return 0 " +
                "else " +
                "    redis.call('incr', KEYS[1]) " +
                "    if tonumber(current) == 0 then " +
                "        redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) " +
                "    end " +
                "    return 1 " +
                "end";

            RedisScript<Long> script = RedisScript.of(luaScript, Long.class);
            Long result = redisTemplate.execute(script,
                Collections.singletonList(key),
                maxAttempts, interval);

            return result != null && result == 1;
        } catch (Exception e) {
            log.error("Redis限流检查异常, key: {}", key, e);
            // Redis异常时，为了不影响主流程，默认允许通过
            return true;
        }
    }

}

3. 业务服务层

@Service
@Slf4j
public class SmsService {

    @Autowired
    private SmsRateLimitService rateLimitService;

    @Autowired
    private SmsProvider smsProvider;

    /**
     * 发送短信验证码
     */
    public SendSmsResult sendVerificationCode(String phoneNumber, String clientIp) {
        // 1. 限流检查
        RateLimitResult limitResult = rateLimitService.checkRateLimit(phoneNumber, clientIp);
        if (!limitResult.isAllowed()) {
            log.warn("短信发送被限流, phone: {}, ip: {}, reason: {}",
                    phoneNumber, clientIp, limitResult.getMessage());
            return SendSmsResult.fail(limitResult.getMessage());
        }

        // 2. 生成验证码
        String verificationCode = generateVerificationCode();

        try {
            // 3. 调用短信服务商API
            boolean sendResult = smsProvider.sendSms(phoneNumber,
                "您的验证码是：" + verificationCode + "，5分钟内有效");

           // 其他业务操作
        } catch (Exception e) {
            log.error("短信发送异常, phone: {}", phoneNumber, e);
            return SendSmsResult.fail("系统异常，请稍后重试");
        }
    }

    private String generateVerificationCode() {
        // 生成6位随机数字
        Random random = new Random();
        return String.format("%06d", random.nextInt(1000000));
    }

    private void saveVerificationCode(String phoneNumber, String code) {
        String key = "sms:code:" + phoneNumber;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, code, 5, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

该方案已在多个生产环境中稳定运行，日均处理百万级短信发送请求，有效保障了系统的安全性和稳定性。

Redis的高性能和原子操作特性，使得这种限流方案既简单又高效，是Java后端开发中必备的防刷利器。

✿三、为什么需要Lua脚本？🤔

大家一定会有疑问，为什么在获取计数的时候，需要使用lua脚本？

如果不使用Lua脚本，我们可能需要这样实现：

/**
 * 非原子操作 - 存在并发问题
 * 
 * @param key Redis键
 * @param interval 时间间隔（秒），在这个时间窗口内进行限流计数
 * @param maxAttempts 最大允许尝试次数，超过此次数则被限流
 */
private boolean checkAndIncrementUnsafe(String key, long interval, int maxAttempts) {
    // 步骤1：获取当前值
    Integer current = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key);

    // 步骤2：检查是否超过限制
    if (current != null && current >= maxAttempts) {
        return false;
    }

    // 步骤3：增加计数
    redisTemplate.opsForValue().increment(key);

    // 步骤4：如果是第一次设置，添加过期时间
    if (current == null) {
        redisTemplate.expire(key, interval, TimeUnit.SECONDS);
    }

    return true;
}

但是并发情况下会出现的问题，比如可能存在下面这种问题：

1、线程A和线程B同时执行步骤1，都获取到当前值=0

2、两个线程都通过检查，都执行increment操作

3、最终计数变成2，但实际应该只允许1个请求通过

Lua限流原理

Redis保证Lua脚本在执行期间是原子的，其他命令必须等待脚本执行完成。这样就确保了：

•

检查 → 增加 → 设置过期时间这三个操作作为一个不可分割的单元执行

•

不会出现多个客户端同时修改同一个key导致的计数不准确

•

避免了在高并发场景下限流失效的风险

这正是Redis限流方案可靠性的关键所在！

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原始发表：2025-11-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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