基于redis+lua进行限流的方法

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IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《基于redis+lua进行限流的方法》，聊聊限流、redislua，我们一起来看看吧！

1，首先我们redis有很多限流的算法(比如：令牌桶，计数器，时间窗口)等，但是都有一定的缺点，令牌桶在单项目中相对来说比较稳定，但是在分布式集群里面缺显的不那么友好，这时候，在分布式里面进行限流的话，我们则可以使用redis+lua脚本进行限流，能抗住亿级并发

2，下面说说lua+redis进行限流的做法
开发环境：idea+redis+lua
第一：
打开idea的插件市场，然后搜索lua，点击右边的安装，然后安装好了，重启即可

第二：写一个自定义限流注解

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config;

import java.lang.annotation.*;

/**
 * @author zdj
 * @version 1.0.0
 * @description 自定义注解实现分布式限流
 */
@Target(value = ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RedisLimitStream {
    /**
     * 请求限制，一秒内可以允许好多个进入(默认一秒可以支持100个)
     * @return
     */
    int reqLimit() default 1000;

    /**
     * 模块名称
     * @return
     */
    String reqName() default "";
}

第三：在指定的方法上面添加该注解

/**
     * 压测接口
     * @return
     */
    @Login(isLogin = false)
    @RedisLimitStream(reqName = "名额秒杀", reqLimit = 1000)
    @ApiOperation(value = "压测接口", notes = "压测接口", httpMethod = "GET")
    @RequestMapping(value = "/pressure", method = RequestMethod.GET)
    public ResultVO pressure(){
        return ResultVO.success("抢购成功！");
    }

第四：添加一个拦截器对访问的方法在访问之前进行拦截：

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.sport.sportcloudmarathonh5.service.impl.RedisService;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @author zdj
 * @version 1.0.0
 * @description MyRedisLimiter注解的切面类
 */
@Aspect
@Component
public class RedisLimiterAspect {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLimitStream.class);
    /**
     * 当前响应请求
     */
    @Autowired
    private HttpServletResponse response;

    /**
     * redis服务
     */
    @Autowired
    private RedisService redisService;

    /**
     * 执行redis的脚本文件
     */
    @Autowired
    private RedisScript
   
     rateLimitLua;

    /**
     * 对所有接口进行拦截
     */
    @Pointcut("execution(public * com.sport.sportcloudmarathonh5.controller.*.*(..))")
    public void pointcut(){}

    /**
     * 对切点进行继续处理
     */
    @Around("pointcut()")
    public Object process(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable{
        //使用反射获取RedisLimitStream注解
        MethodSignature signature = (MethodSignature) proceedingJoinPoint.getSignature();
        //没有添加限流注解的方法直接放行
        RedisLimitStream redisLimitStream = signature.getMethod().getDeclaredAnnotation(RedisLimitStream.class);
        if(ObjectUtils.isEmpty(redisLimitStream)){
            return proceedingJoinPoint.proceed();
        }

        //List设置Lua的KEYS[1]
        List
    
      keyList = new ArrayList(); keyList.add("ip:" + (System.currentTimeMillis() / 1000)); //获取注解上的参数，获取配置的速率 //List设置Lua的ARGV[1] int value = redisLimitStream.reqLimit(); // 调用Redis执行lua脚本，未拿到令牌的，直接返回提示 boolean acquired = redisService.execute(rateLimitLua, keyList, value); logger.info("执行lua结果：" + acquired); if(!acquired){ this.limitStreamBackMsg(); return null; } //获取到令牌，继续向下执行 return proceedingJoinPoint.proceed(); } /** * 被拦截的人，提示消息 */ private void limitStreamBackMsg() { response.setHeader("Content-Type", "text/html;charset=UTF8"); PrintWriter writer = null; try { writer = response.getWriter(); writer.println("{\"code\":503,\"message\":\"当前排队人较多，请稍后再试！\",\"data\":\"null\"}"); writer.flush(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (writer != null) { writer.close(); } } } } 
    
   

第五：写个配置类，在启动的时候将我们的lua脚本代码加载到redisscript中

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;

/**
 * @author zdj
 * @version 1.0.0
 * @description 实现redis的编码方式
 */
@Configuration
public class RedisConfiguration {

    /**
     * 初始化将lua脚本加载到redis脚本中
     * @return
     */
    @Bean
    public DefaultRedisScript loadRedisScript() {
        DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript();
        redisScript.setLocation(new ClassPathResource("limit.lua"));
        redisScript.setResultType(Boolean.class);
        return redisScript;
    }
}

第六：redis执行lua的方法

  /**
     * 执行lua脚本
     * @param redisScript lua源代码脚本
     * @param keyList
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean execute(RedisScript
   
     redisScript, List
    
      keyList, int value) { return redisTemplate.execute(redisScript, keyList, String.valueOf(value)); } 
    
   

第七：在resources目录下面新加一个lua脚本文件，将下面代码拷贝进去即可：

local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一个）
local 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 false
else --请求数+1，并设置2秒过期
    redis.call("INCRBY", key, "1")
    redis.call("expire", key, "2")
end
return true

最后执行即可：
可以使用jemster进行测试：