概述
接口限流是指在系统中对接口进行限制访问，以保护系统不被过载或异常流量所影响。这通常是为了防止DDoS攻击或其他类型的恶意流量攻击，以及确保系统的稳定性和可靠性。
接口限流可以采取多种方法，包括：
- 计数器：记录每个接口的访问次数，如果超过预设的限制，则限制对该接口的访问。
- 速率限制：限制每个接口的访问速率，例如每秒请求数。
- 滑动窗口算法：记录一段时间内每个接口的访问次数，并根据这些数据进行限流。
- 漏桶算法：限制一段时间内的总访问次数或总请求数，无论接口是否被频繁访问。
- 基于流的限流：根据网络流量进行限流，例如限制每个IP地址的流量。
接口限流可以保护系统免受异常流量攻击，但同时也可能会对正常用户造成一些影响，因此需要合理设置限流策略，以确保系统的稳定性和可靠性。
限流
实现方案
Guava实现接口限流
@Test
public void testWithRateLimiter() {
long start = System.currentTimeMillis() ;
// 每秒最多接受10个请求
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0) ;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 如果没有可用的将会被阻塞
limiter.acquire() ;
System.out.println("execution bussiness invoke...") ;
TimeUnit.SECONDS.sleep(1) ;
}
long end = System.currentTimeMillis() ;
System.out.println((end - start) + "ms") ;
}2. 通过Spring Cloud Gateway
在Spring Cloud Gateway中提供了RequestRateLimiterGatewayFilterFactory过滤器，我们可以通过配置该过滤器来实现限流，该过滤默认提供了基于Redis实现的RedisRateLimiter。我们可以通过自定义RateLimiter实现自己的限流方案。
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: test
uri: http://localhost:8082
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
key-resolver: '#{@packKeyResolver}'
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
redis-rate-limiter.burstCapacity: 33. Resilience4j
在该库中提供了限流的支持，我们可以通过编程的方式也可以直接通过注解的方式实现。
具体查看Resilience4j的官网都有介绍。
- 自定义
该方案就是本文要介绍实现的方案。
自定义接口限流
接下来通过一个注解结合Redis实现简单基于计数器的方法实现接口的限流。
依赖配置
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
配置
spring:
data:
redis:
host: localhost
port: 6379
password: 123123
database: 12
lettuce:
pool:
maxActive: 8
maxIdle: 100
minIdle: 10
maxWait: -1- 自定义注解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface AccessLimit {
// 单位时间：秒
long seconds() default 1;
// 单位时间内限制访问次数
int count() default 10 ;
}- 拦截器
这是我们实现接口限流的核心，符合条件的请求都会先进过该拦截器判断是否放行。
@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
// 只针对@Controller(RequestMappingHandlerMapping)的接口
if (handler instanceof HandlerMethod handlerMethod) {
Method method = handlerMethod.getMethod() ;
// 具备AccessLimit注解的才进行拦截
AccessLimit accessLimit = method.getDeclaredAnnotation(AccessLimit.class) ;
if (accessLimit != null) {
// 获取注解配置的参数
long seconds = accessLimit.seconds() ;
int count = accessLimit.count() ;
if (seconds > 0 && count >= 0) {
String key = request.getRemoteAddr() + ":" + request.getRequestURI() ;
String value = this.stringRedisTemplate.opsForValue().get(key) ;
System.out.println("当前为：" + value) ;
if (value == null) {
this.stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(count - 1) , seconds, TimeUnit.SECONDS) ;
return true ;
} else {
int c = Integer.valueOf(value) ;
if (c <= 0) {
response.setContentType("application/json;charset=utf-8") ;
Map res = Map.ofEntries(
Map.entry("code", -1),
Map.entry("message", "访问太快了")
) ;
response.getWriter().println(new ObjectMapper().writeValueAsString(res)) ;
return false ;
} else {
this.stringRedisTemplate.opsForValue().decrement(key) ;
return true ;
}
}
}
}
}
return true ;
}
} - 配置拦截器
@Component
public class AccessLimitConfig implements WebMvcConfigurer {
@Resource
private AccessLimitInterceptor accessLimitInterceptor ;
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry
.addInterceptor(accessLimitInterceptor)
.addPathPatterns("/**")
// 对登录和退出接口放行
.excludePathPatterns("/login", "/logout") ;
}
}以上就是核心类，整体还是非常简单的，主要判断都在拦截器中。接下来进行接口测试
@RestController
@RequestMapping("/acc")
public class AccessLimitController {
@AccessLimit(seconds = 1, count = 2)
@GetMapping("/index")
public Object index() {
return "success" ;
}
}- 测试
正常访问
如果1秒内超过2次将输出上面错误
