分布式限流组件-基于Redis的注解支持的Ratelimiter

2021-07-31 23:43:26

原文：https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com

在分布式领域，我们难免会遇到并发量突增，对后端服务造成高压力，严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题，我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力，从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix，阿里系开源的sentinel等，都是蛮不错的限流熔断框架。

今天我们就基于Redis组件的特性，实现一个分布式限流组件，名字就定为shield-ratelimiter。

原理

首先解释下为何采用Redis作为限流组件的核心。

通俗地讲，假设一个用户（用IP判断）每秒访问某服务接口的次数不能超过10次，那么我们可以在Redis中创建一个键，并设置键的过期时间为60秒。

当一个用户对此服务接口发起一次访问就把键值加1，在单位时间（此处为1s）内当键值增加到10的时候，就禁止访问服务接口。PS:在某种场景中添加访问时间间隔还是很有必要的。我们本次不考虑间隔时间，只关注单位时间内的访问次数。

需求

原理已经讲过了，说下需求。

基于Redis的incr及过期机制开发
调用方便，声明式
Spring支持

基于上述需求，我们决定基于注解方式进行核心功能开发，基于Spring-boot-starter作为基础环境，从而能够很好的适配Spring环境。

另外，在本次开发中，我们不通过简单的调用Redis的java类库API实现对Redis的incr操作。

原因在于，我们要保证整个限流的操作是原子性的，如果用Java代码去做操作及判断，会有并发问题。这里我决定采用Lua脚本进行核心逻辑的定义。

为何使用Lua

在正式开发前，我简单介绍下对Redis的操作中，为何推荐使用Lua脚本。

减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;
原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;
复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用.

Redis添加了对Lua的支持，能够很好的满足原子性、事务性的支持，让我们免去了很多的异常逻辑处理。对于Lua的语法不是本文的主要内容，感兴趣的可以自行查找资料。

正式开发

到这里，我们正式开始手写限流组件的进程。

1. 工程定义

项目基于maven构建，主要依赖Spring-boot-starter，我们主要在springboot上进行开发，因此自定义的开发包可以直接依赖下面这个坐标，方便进行包管理。版本号自行选择稳定版。

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>

    <version>1.4.2.RELEASE</version>

</dependency>

2. Redis整合

由于我们是基于Redis进行的限流操作，因此需要整合Redis的类库，上面已经讲到，我们是基于Springboot进行的开发，因此这里可以直接整合RedisTemplate。

2.1 坐标引入

这里我们引入spring-boot-starter-redis的依赖。

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>

    <version>1.4.2.RELEASE</version>

</dependency>

2.2 注入CacheManager及RedisTemplate

新建一个Redis的配置类，命名为RedisCacheConfig，使用javaconfig形式注入CacheManager及RedisTemplate。为了操作方便，我们采用了Jackson进行序列化。代码如下

@Configuration

@EnableCaching

public class RedisCacheConfig {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisCacheConfig.class);

    @Bean

    public CacheManager cacheManager(RedisTemplate<?, ?> redisTemplate) {

        CacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);

        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {

            LOGGER.debug("Springboot Redis cacheManager 加载完成");

        }

        return cacheManager;

    }

    @Bean

    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

        template.setConnectionFactory(factory);

        //使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）

        Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

        mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

        mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

        serializer.setObjectMapper(mapper);

        template.setValueSerializer(serializer);

        //使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值

        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

        template.afterPropertiesSet();

        LOGGER.info("Springboot RedisTemplate 加载完成");

        return template;

    }

}

注意要使用 @Configuration 标注此类为一个配置类，当然你可以使用 @Component，但是不推荐，原因在于 @Component 注解虽然也可以当作配置类，但是并不会为其生成CGLIB代理Class，而使用@Configuration，CGLIB会为其生成代理类，进行性能的提升。

2.3 调用方application.propertie需要增加Redis配置

我们的包开发完毕之后，调用方的application.properties需要进行相关配置如下：

#单机模式redis

spring.redis.host=127.0.0.1

spring.redis.port=6379

spring.redis.pool.maxActive=8

spring.redis.pool.maxWait=-1

spring.redis.pool.maxIdle=8

spring.redis.pool.minIdle=0

spring.redis.timeout=10000

spring.redis.password=

如果有密码的话，配置password即可。

这里为单机配置，如果需要支持哨兵集群，则配置如下，Java代码不需要改动，只需要变动配置即可。注意两种配置不能共存！

#哨兵集群模式

# database name

spring.redis.database=0

# server password 密码，如果没有设置可不配

spring.redis.password=

# pool settings ...池配置

spring.redis.pool.max-idle=8

spring.redis.pool.min-idle=0

spring.redis.pool.max-active=8

spring.redis.pool.max-wait=-1

# name of Redis server  哨兵监听的Redis server的名称

spring.redis.sentinel.master=mymaster

# comma-separated list of host:port pairs  哨兵的配置列表

spring.redis.sentinel.nodes=127.0.0.1:26379,127.0.0.1:26479,127.0.0.1:26579

3. 定义注解

为了调用方便，我们定义一个名为RateLimiter 的注解，内容如下

/**

* @author snowalker

* @version 1.0

* @date 2018/10/27 1:25

* @className RateLimiter

* @desc 限流注解

*/

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Documented

public @interface RateLimiter {

    /**

    * 限流key

    * @return

    */

    String key() default "rate:limiter";

    /**

    * 单位时间限制通过请求数

    * @return

    */

    long limit() default 10;

    /**

    * 过期时间，单位秒

    * @return

    */

    long expire() default 1;

}

该注解明确只用于方法，主要有三个属性。

key–表示限流模块名，指定该值用于区分不同应用，不同场景，推荐格式为：应用名:模块名:ip:接口名:方法名
limit–表示单位时间允许通过的请求数

expire–incr的值的过期时间，业务中表示限流的单位时间。

4. 解析注解

定义好注解后，需要开发注解使用的切面，这里我们直接使用aspectj进行切面的开发。先看代码

@Aspect

@Component

public class RateLimterHandler {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RateLimterHandler.class);

    @Autowired

    RedisTemplate redisTemplate;

    private DefaultRedisScript<Long> getRedisScript;

    @PostConstruct

    public void init() {

        getRedisScript = new DefaultRedisScript<>();

        getRedisScript.setResultType(Long.class);

        getRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("rateLimter.lua")));

        LOGGER.info("RateLimterHandler[分布式限流处理器]脚本加载完成");

    }

这里是注入了RedisTemplate，使用其API进行Lua脚本的调用。

init() 方法在应用启动时会初始化DefaultRedisScript，并加载Lua脚本，方便进行调用。

PS: Lua脚本放置在classpath下，通过ClassPathResource进行加载。

@Pointcut("@annotation(com.snowalker.shield.ratelimiter.core.annotation.RateLimiter)")

public void rateLimiter() {}

这里我们定义了一个切点，表示只要注解了 @RateLimiter 的方法，均可以触发限流操作。

    @Around("@annotation(rateLimiter)")

    public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {

        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {

            LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作");

        }

        Signature signature = proceedingJoinPoint.getSignature();

        if (!(signature instanceof MethodSignature)) {

            throw new IllegalArgumentException("the Annotation @RateLimter must used on method!");

        }

        /**

        * 获取注解参数

        */

        // 限流模块key

        String limitKey = rateLimiter.key();

        Preconditions.checkNotNull(limitKey);

        // 限流阈值

        long limitTimes = rateLimiter.limit();

        // 限流超时时间

        long expireTime = rateLimiter.expire();

        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {

            LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes={},limitTimeout={}", limitTimes, expireTime);

        }

        /**

        * 执行Lua脚本

        */

        List<String> keyList = new ArrayList();

        // 设置key值为注解中的值

        keyList.add(limitKey);

        /**

        * 调用脚本并执行

        */

        Long result = (Long) redisTemplate.execute(getRedisScript, keyList, expireTime, limitTimes);

        if (result == 0) {

            String msg = "由于超过单位时间=" + expireTime + "-允许的请求次数=" + limitTimes + "[触发限流]";

            LOGGER.debug(msg);

            return "false";

        }

        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {

            LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result={},请求[正常]响应", result);

        }

        return proceedingJoinPoint.proceed();

    }

}

这段代码的逻辑为，获取 @RateLimiter 注解配置的属性：key、limit、expire，并通过 redisTemplate.execute(RedisScript script, List keys, Object… args) 方法传递给Lua脚本进行限流相关操作，逻辑很清晰。

这里我们定义如果脚本返回状态为0则为触发限流，1表示正常请求。

5. Lua脚本

这里是我们整个限流操作的核心，通过执行一个Lua脚本进行限流的操作。脚本内容如下

--获取KEY

local key1 = KEYS[1]

local val = redis.call('incr', key1)

local ttl = redis.call('ttl', key1)

--获取ARGV内的参数并打印

local expire = ARGV[1]

local times = ARGV[2]

redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(times))

redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(expire))

redis.log(redis.LOG_NOTICE, "incr "..key1.." "..val);

if val == 1 then

    redis.call('expire', key1, tonumber(expire))

else

    if ttl == -1 then

        redis.call('expire', key1, tonumber(expire))

    end

end

if val > tonumber(times) then

    return 0

end

return 1

逻辑很通俗，我简单介绍下。

首先脚本获取Java代码中传递而来的要限流的模块的key，不同的模块key值一定不能相同，否则会覆盖！
redis.call(‘incr’, key1)对传入的key做incr操作，如果key首次生成，设置超时时间ARGV[1]；（初始值为1）
ttl是为防止某些key在未设置超时时间并长时间已经存在的情况下做的保护的判断；
每次请求都会做+1操作，当限流的值val大于我们注解的阈值，则返回0表示已经超过请求限制，触发限流。否则为正常请求。

当过期后，又是新的一轮循环，整个过程是一个原子性的操作，能够保证单位时间不会超过我们预设的请求阈值。

到这里我们便可以在项目中进行测试。

测试

demo地址

这里我贴一下核心代码，我们定义一个接口，并注解 @RateLimiter(key = “ratedemo:1.0.0”, limit = 5, expire = 100) 表示模块ratedemo:sendPayment:1.0.0
在100s内允许通过5个请求，这里的参数设置是为了方便看结果。实际中，我们通常会设置1s内允许通过的次数。

@Controller

public class TestController {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);

    @ResponseBody

    @RequestMapping("ratelimiter")

    @RateLimiter(key = "ratedemo:1.0.0", limit = 5, expire = 100)

    public String sendPayment(HttpServletRequest request) throws Exception {

        return "正常请求";

    }

}

我们通过RestClient请求接口，日志返回如下：

2018-10-28 00:00:00.602 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-1] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:00.688 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-1] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应

2018-10-28 00:00:00.860 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-3] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:01.183 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:01.520 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-3] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应

2018-10-28 00:00:01.521 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应

2018-10-28 00:00:01.557 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-5] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:01.558 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-5] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应

2018-10-28 00:00:01.774 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-7] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:02.111 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-8] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始

2018-10-28 00:00:02.169 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-7] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应

2018-10-28 00:00:02.169 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-8] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]

2018-10-28 00:00:02.276 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:02.276 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100

2018-10-28 00:00:02.278 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]

2018-10-28 00:00:02.445 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:02.445 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100

2018-10-28 00:00:02.446 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]

2018-10-28 00:00:02.628 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作

2018-10-28 00:00:02.628 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100

2018-10-28 00:00:02.629 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler   :

 由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]

根据日志能够看到，正常请求5次后，返回限流触发，说明我们的逻辑生效，对前端而言也是可以看到false标记，表明我们的Lua脚本限流逻辑是正确的，这里具体返回什么标记需要调用方进行明确的定义。

总结

我们通过Redis的incr及expire功能特性，开发定义了一套基于注解的分布式限流操作，核心逻辑基于Lua保证了原子性。达到了很好的限流的目的，生产上，可以基于该特点进行定制自己的限流组件，当然你可以参考本文的代码，相信你写的一定比我的demo更好！

代码详细地址：https://github.com/shmll/shield-ratelimter

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