Java并发：分布式应用限流 Redis + Lua 实践-原创手记-慕课网

任何限流都不是漫无目的的，也不是一个开关就可以解决的问题，常用的限流算法有：令牌桶，漏桶。在之前的文章中，也讲到过，但是那是基于单机场景来写。

之前文章：接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法

然而再牛逼的机器，再优化的设计，对于特殊场景我们也是要特殊处理的。就拿秒杀来说，可能会有百万级别的用户进行抢购，而商品数量远远小于用户数量。如果这些请求都进入队列或者查询缓存，对于最终结果没有任何意义，徒增后台华丽的数据。对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。

就秒杀接口来说，当访问频率或者并发请求超过其承受范围的时候，这时候我们就要考虑限流来保证接口的可用性，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。通常的策略就是拒绝多余的访问，或者让多余的访问排队等待服务。

分布式限流

单机限流，可以用到 AtomicInteger、RateLimiter、Semaphore 这些。但是在分布式中，就不能使用了。常用分布式限流用 Nginx 限流，但是它属于网关层面，不能解决所有问题，例如内部服务，短信接口，你无法保证消费方是否会做好限流控制，所以自己在应用层实现限流还是很有必要的。

本文不涉及 nginx + lua，简单介绍 redis + lua分布式限流的实现。如果是需要在接入层限流的话，应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块。

Redis + Lua 限流示例

本次项目使用SpringBoot 2.0.4，使用到 Redis 集群，Lua 限流脚本

引入依赖

<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>org.apache.commons</groupId>        <artifactId>commons-lang3</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>    </dependency></dependencies>

Redis 配置

application.properties

spring.application.name=spring-boot-limit# Redis数据库索引spring.redis.database=0# Redis服务器地址spring.redis.host=10.4.89.161# Redis服务器连接端口spring.redis.port=6379# Redis服务器连接密码（默认为空）spring.redis.password=# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）spring.redis.jedis.pool.max-active=8# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1# 连接池中的最大空闲连接spring.redis.jedis.pool.max-idle=8# 连接池中的最小空闲连接spring.redis.jedis.pool.min-idle=0# 连接超时时间（毫秒）spring.redis.timeout=10000

Lua 脚本

参考：聊聊高并发系统之限流特技
http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117

local key = "rate.limit:" .. KEYS[1] --限流KEYlocal limit = tonumber(ARGV[1])        --限流大小local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")if current + 1 > limit then --如果超出限流大小  return 0else  --请求数+1，并设置2秒过期  redis.call("INCRBY", key,"1")   redis.call("expire", key,"2")   return current + 1end

1、我们通过KEYS[1] 获取传入的key参数
2、通过ARGV[1]获取传入的limit参数
3、redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为nil那么就返回0
4、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
5、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

限流注解

注解的目的，是在需要限流的方法上使用

package com.souyunku.example.annotation;/** * 描述: 限流注解 * * @author yanpenglei * @create 2018-08-16 15:24 **/@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface RateLimit {    /**     * 限流唯一标示     *     * @return     */    String key() default "";    /**     * 限流时间     *     * @return     */    int time();    /**     * 限流次数     *     * @return     */    int count();}

公共配置

package com.souyunku.example.config;@Componentpublic class Commons {    /**     * 读取限流脚本     *     * @return     */    @Bean    public DefaultRedisScript<Number> redisluaScript() {        DefaultRedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>();        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("rateLimit.lua")));        redisScript.setResultType(Number.class);        return redisScript;    }    /**     * RedisTemplate     *     * @return     */    @Bean    public RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<String, Serializable>();        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);        return template;    }}

拦截器

通过拦截器拦截@RateLimit注解的方法，使用Redsi execute 方法执行我们的限流脚本，判断是否超过限流次数

以下下是核心代码

package com.souyunku.example.config;/** * 描述:拦截器 * * @author yanpenglei * @create 2018-08-16 15:33 **/@Aspect@Configurationpublic class LimitAspect {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitAspect.class);    @Autowired    private RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;    @Autowired    private DefaultRedisScript<Number> redisluaScript;    @Around("execution(* com.souyunku.example.controller ..*(..) )")    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();        Method method = signature.getMethod();        Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();        RateLimit rateLimit = method.getAnnotation(RateLimit.class);        if (rateLimit != null) {            HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();            String ipAddress = getIpAddr(request);            StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();            stringBuffer.append(ipAddress).append("-")                    .append(targetClass.getName()).append("- ")                    .append(method.getName()).append("-")                    .append(rateLimit.key());            List<String> keys = Collections.singletonList(stringBuffer.toString());            Number number = limitRedisTemplate.execute(redisluaScript, keys, rateLimit.count(), rateLimit.time());            if (number != null && number.intValue() != 0 && number.intValue() <= rateLimit.count()) {                logger.info("限流时间段内访问第：{} 次", number.toString());                return joinPoint.proceed();            }        } else {            return joinPoint.proceed();        }        throw new RuntimeException("已经到设置限流次数");    }    public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {        String ipAddress = null;        try {            ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {                ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");            }            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {                ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");            }            if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {                ipAddress = request.getRemoteAddr();            }            // 对于通过多个代理的情况，第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割            if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) { // "***.***.***.***".length()                // = 15                if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {                    ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));                }            }        } catch (Exception e) {            ipAddress = "";        }        return ipAddress;    }}

控制层

添加 @RateLimit() 注解，会在 Redsi 中生成 10 秒中，可以访问5次的key

RedisAtomicLong 是为测试例子例，记录累计访问次数，跟限流没有关系。

package com.souyunku.example.controller;/** * 描述: 测试页 * * @author yanpenglei * @create 2018-08-16 15:42 **/@RestControllerpublic class LimiterController {    @Autowired    private RedisTemplate redisTemplate;    // 10 秒中，可以访问10次    @RateLimit(key = "test", time = 10, count = 10)    @GetMapping("/test")    public String luaLimiter() {        RedisAtomicInteger entityIdCounter = new RedisAtomicInteger("entityIdCounter", redisTemplate.getConnectionFactory());        String date = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");        return date + " 累计访问次数：" + entityIdCounter.getAndIncrement();    }}

启动服务

package com.souyunku.example;@SpringBootApplicationpublic class SpringBootLimitApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(SpringBootLimitApplication.class, args);    }}

启动项目页面访问：http://127.0.0.1:8080/test

10 秒中，可以访问10次,超过十次，页面就报错，等够10秒，重新计算。

后台日志

2018-08-16 18:41:08.205  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-1] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：1 次2018-08-16 18:41:08.426  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-3] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：2 次2018-08-16 18:41:08.611  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-5] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：3 次2018-08-16 18:41:08.819  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-7] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：4 次2018-08-16 18:41:09.021  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-9] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：5 次2018-08-16 18:41:09.203  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-1] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：6 次2018-08-16 18:41:09.406  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-3] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：7 次2018-08-16 18:41:09.629  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-5] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：8 次2018-08-16 18:41:09.874  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-7] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：9 次2018-08-16 18:41:10.178  INFO 18076 --- [nio-8080-exec-9] com.souyunku.example.config.LimitAspect  : 限流时间段内访问第：10 次2018-08-16 18:41:10.702 ERROR 18076 --- [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet]    : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.RuntimeException: 已经到设置限流次数] with root causejava.lang.RuntimeException: 已经到设置限流次数    at com.souyunku.example.config.LimitAspect.interceptor(LimitAspect.java:73) ~[classes/:na]    at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor35.invoke(Unknown Source) ~[na:na]    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_112]    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_112]