详解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。

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atomicinteger、semaphore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。

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。

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。

而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get和key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nginx、openresty、kong、zuul、spring 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。

三、redis + lua 限流实现

下面我们通过自定义注解、aop、redis + 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：，很方便实用的一个工具。

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-redis 和 spring-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

在 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:
 */
@restcontroller
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。

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。

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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