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Spring Boot集成Redis与Lua脚本：构建高效的分布式多规则限流系统

news 2026/2/6 0:56:39

文章目录

Redis多规则限流和防重复提交
- 记录访问次数
- 解决临界值访问问题
- 实现多规则限流
- - 先确定最终需要的效果
  - 编写注解（RateLimiter，RateRule）
  - 拦截注解 RateLimiter
- 编写lua脚本
- - UUID
  - 时间戳
  - 编写 AOP 拦截
- 总结

Redis多规则限流和防重复提交

市面上很多介绍redis如何实现限流的，但是大部分都有一个缺点，就是只能实现单一的限流，比如1分钟访问1次或者60分钟访问10次这种，但是如果想一个接口两种规则都需要满足呢，我们的项目又是分布式项目，应该如何解决，下面就介绍一下redis实现分布式多规则限流的方式。

如何一分钟只能发送一次验证码，一小时只能发送10次验证码等等多种规则的限流？
如何防止接口被恶意打击（短时间内大量请求）？
如何限制接口规定时间内访问次数？

记录访问次数

使用 String 结构，记录固定时间段内某用户IP访问某接口的次数
RedisKey = prefix : className : methodName
RedisVlue = 访问次数

拦截请求:

初次访问时设置 [RedisKey] [RedisValue=1] [规定的过期时间]
获取 RedisValue 是否超过规定次数，超过则拦截，未超过则对 RedisKey 进行加1

分析: 规则是每分钟访问 1000 次

考虑并发问题
- 假设目前 RedisKey => RedisValue 为 999
- 目前大量请求进行到第一步( 获取Redis请求次数 )，那么所有线程都获取到了值为999，进行判断都未超过限定次数则不拦截，导致实际次数超过 1000 次
- 解决办法: 保证方法执行原子性（加锁、lua）
考虑在临界值进行访问
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IL4u0jaY-1721999915731)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1eacf46030b6471e91ce43d1e5eae900.png)]

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
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.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.ruoyi.common.annotation.RateLimiter;
import com.ruoyi.common.enums.LimitType;
import com.ruoyi.common.exception.ServiceException;
import com.ruoyi.common.utils.StringUtils;
import com.ruoyi.common.utils.ip.IpUtils;/*** 限流处理*/
@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect
{private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterAspect.class);private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;private RedisScript<Long> limitScript;@Autowiredpublic void setRedisTemplate1(RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate){this.redisTemplate = redisTemplate;}@Autowiredpublic void setLimitScript(RedisScript<Long> limitScript){this.limitScript = limitScript;}@Before("@annotation(rateLimiter)")public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable{int time = rateLimiter.time();int count = rateLimiter.count();String combineKey = getCombineKey(rateLimiter, point);List<Object> keys = Collections.singletonList(combineKey);try{Long number = redisTemplate.execute(limitScript, keys, count, time);if (StringUtils.isNull(number) || number.intValue() > count){throw new ServiceException("访问过于频繁，请稍候再试");}log.info("限制请求'{}',当前请求'{}',缓存key'{}'", count, number.intValue(), combineKey);}catch (ServiceException e){throw e;}catch (Exception e){throw new RuntimeException("服务器限流异常，请稍候再试");}}public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint point){StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(rateLimiter.key());if (rateLimiter.limitType() == LimitType.IP){stringBuffer.append(IpUtils.getIpAddr()).append("-");}MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();Method method = signature.getMethod();Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();stringBuffer.append(targetClass.getName()).append("-").append(method.getName());return stringBuffer.toString();}
}

解决临界值访问问题

使用 Zset 进行存储，解决临界值访问问题。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-frPzmAdy-1721999915734)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1ce98a4076d343f69e7ed880eff292bf.png)]

实现多规则限流

先确定最终需要的效果

能实现多种限流规则
能实现防重复提交
通过以上要求设计注解（先想象出最终实现效果）

@RateLimiter(rules = {// 60秒内只能访问10次@RateRule(count = 10, time = 60, timeUnit = TimeUnit.SECONDS),// 120秒内只能访问20次@RateRule(count = 20, time = 120, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)},// 防重复提交 （5秒钟只能访问1次）preventDuplicate = true
)

编写注解（RateLimiter，RateRule）

编写 RateLimiter 注解

/*** @Description: 请求接口限制*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateLimiter {/*** 限流key*/String key() default RedisKeyConstants.RATE_LIMIT_CACHE_PREFIX;/*** 限流类型 ( 默认 Ip 模式 )*/LimitTypeEnum limitType() default LimitTypeEnum.IP;/*** 错误提示*/ResultCode message() default ResultCode.REQUEST_MORE_ERROR;/*** 限流规则 （规则不可变，可多规则）*/RateRule[] rules() default {};/*** 防重复提交值*/boolean preventDuplicate() default false;/*** 防重复提交默认值*/RateRule preventDuplicateRule() default @RateRule(count = 1, time = 5);
}

编写 RateRule 注解

@Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface RateRule {/*** 限流次数*/long count() default 10;/*** 限流时间*/long time() default 60;/*** 限流时间单位*/TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
}

拦截注解 RateLimiter

确定redis存储方式
- RedisKey = prefix : className : methodName
- RedisScore = 时间戳
- RedisValue = 任意分布式不重复的值即可
编写生成 RedisKey 的方法

/*** 通过 rateLimiter 和 joinPoint 拼接  prefix : ip / userId : classSimpleName - methodName** @param rateLimiter 提供 prefix* @param joinPoint   提供 classSimpleName : methodName* @return*/
public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint joinPoint) {StringBuffer key = new StringBuffer(rateLimiter.key());// 不同限流类型使用不同的前缀switch (rateLimiter.limitType()) {// XXX 可以新增通过参数指定参数进行限流case IP:key.append(IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest())).append(":");break;case USER_ID:SysUserDetails user = SecurityUtil.getUser();if (!ObjectUtils.isEmpty(user)) key.append(user.getUserId()).append(":");break;case GLOBAL:break;}MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();Method method = signature.getMethod();Class<?> targetClass = method.getDeclaringClass();key.append(targetClass.getSimpleName()).append("-").append(method.getName());return key.toString();
}

编写lua脚本

两种将时间添加到Redis的方法。

UUID

UUID（可用其他有相同的特性的值）为Zset中的value值

参数介绍
- KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
- KEYS[2] = 唯一ID
- KEYS[3] = 当前时间
- ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 ...]
由java传入分布式不重复的 value 值

-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local uuid = KEYS[2]
local currentTime = tonumber(KEYS[3])
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否超过限流规则
for i = 1, #ARGV, 2 dolocal rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])-- 3.1 判断在单位时间内访问次数local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)-- 3.2 判断是否超过规定次数if tonumber(count) >= rateRuleCount thenreturn trueend-- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间if rateRuleTime > expireTime thenexpireTime = rateRuleTimeend
end
-- 4. redis 中添加当前时间
redis.call('ZADD', key, currentTime, uuid)
-- 5. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 6. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
return false

时间戳

根据时间戳作为Zset中的value值

参数介绍
- KEYS[1] = prefix : ? : className : methodName
- KEYS[2] = 当前时间
- ARGV = [次数，单位时间，次数，单位时间, 次数, 单位时间 ...]
根据时间进行生成value值，考虑同一毫秒添加相同时间值问题
- 以下为第二种实现方式，在并发高的情况下效率低，value是通过时间戳进行添加，但是访问量大的话会使得一直在调用 redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)，但是在不冲突value的情况下，会比生成 UUID 好

-- 1. 获取参数
local key = KEYS[1]
local currentTime = KEYS[2]
-- 2. 以数组最大值为 ttl 最大值
local expireTime = -1;
-- 3. 遍历数组查看是否越界
for i = 1, #ARGV, 2 dolocal rateRuleCount = tonumber(ARGV[i])local rateRuleTime = tonumber(ARGV[i + 1])-- 3.1 判断在单位时间内访问次数local count = redis.call('ZCOUNT', key, currentTime - rateRuleTime, currentTime)-- 3.2 判断是否超过规定次数if tonumber(count) >= rateRuleCount thenreturn trueend-- 3.3 判断元素最大值，设置为最终过期时间if rateRuleTime > expireTime thenexpireTime = rateRuleTimeend
end
-- 4. 更新缓存过期时间
redis.call('PEXPIRE', key, expireTime)
-- 5. 删除最大时间限度之前的数据，防止数据过多
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, currentTime - expireTime)
-- 6. redis 中添加当前时间  ( 解决多个线程在同一毫秒添加相同 value 导致 Redis 漏记的问题 )
-- 6.1 maxRetries 最大重试次数 retries 重试次数
local maxRetries = 5
local retries = 0
while true dolocal result = redis.call('ZADD', key, currentTime, currentTime)if result == 1 then-- 6.2 添加成功则跳出循环breakelse-- 6.3 未添加成功则 value + 1 再次进行尝试retries = retries + 1if retries >= maxRetries then-- 6.4 超过最大尝试次数 采用添加随机数策略local random_value = math.random(1, 1000)currentTime = currentTime + random_valueelsecurrentTime = currentTime + 1endend
endreturn false

编写 AOP 拦截

@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Autowired
private RedisScript<Boolean> limitScript;/*** 限流* XXX 对限流要求比较高，可以使用在 Redis中对规则进行存储校验 或者使用中间件** @param joinPoint   joinPoint* @param rateLimiter 限流注解*/
@Before(value = "@annotation(rateLimiter)")
public void boBefore(JoinPoint joinPoint, RateLimiter rateLimiter) {// 1. 生成 keyString key = getCombineKey(rateLimiter, joinPoint);try {// 2. 执行脚本返回是否限流Boolean flag = redisTemplate.execute(limitScript,ListUtil.of(key, String.valueOf(System.currentTimeMillis())),(Object[]) getRules(rateLimiter));// 3. 判断是否限流if (Boolean.TRUE.equals(flag)) {log.error("ip: '{}' 拦截到一个请求 RedisKey: '{}'",IpUtil.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest()),key);throw new ServiceException(rateLimiter.message());}} catch (ServiceException e) {throw e;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}/*** 获取规则** @param rateLimiter 获取其中规则信息* @return*/
private Long[] getRules(RateLimiter rateLimiter) {int capacity = rateLimiter.rules().length << 1;// 1. 构建 argsLong[] args = new Long[rateLimiter.preventDuplicate() ? capacity + 2 : capacity];// 3. 记录数组元素int index = 0;// 2. 判断是否需要添加防重复提交到redis进行校验if (rateLimiter.preventDuplicate()) {RateRule preventRateRule = rateLimiter.preventDuplicateRule();args[index++] = preventRateRule.count();args[index++] = preventRateRule.timeUnit().toMillis(preventRateRule.time());}RateRule[] rules = rateLimiter.rules();for (RateRule rule : rules) {args[index++] = rule.count();args[index++] = rule.timeUnit().toMillis(rule.time());}return args;
}

总结

为了实现多规则限流和防止重复提交，我们可以采用Redis作为后端存储，结合Lua脚本来确保原子性和准确性。下面是基于你的需求和提供的示例代码的详细总结：

设计目标

多规则限流：实现多种不同时间范围内的访问频率控制。
防止重复提交：在一定时间内限制同一请求的重复提交。

方案概述

使用String结构记录访问次数：适用于简单限流，但容易遇到并发问题。
使用ZSet结构：解决并发问题，并支持多规则限流。
编写Lua脚本：用于高效地处理多规则限流逻辑。
AOP拦截器：在Spring框架中使用AspectJ进行请求拦截。

限流规则

规则定义：通过自定义注解@RateLimiter和@RateRule来指定限流规则和防重复提交的策略。
规则应用：通过AspectJ切面编程在方法执行前进行检查。

Redis键值设计

键：prefix : ? : className : methodName
分值：时间戳
成员：唯一标识符（如UUID）或时间戳

Lua脚本实现

使用UUID：解决并发问题的同时避免数据冗余。
使用时间戳：简化脚本实现，但需要解决同一毫秒内多个请求的问题。
多规则限流：通过使用ZSet结构和Lua脚本实现。
防重复提交：通过在规则中添加额外的限流规则实现。
并发安全：Lua脚本确保了限流逻辑的原子性。
性能优化：通过预先计算过期时间，减少不必要的Redis命令调用。

这样，你可以有效地在分布式系统中实现多规则限流和防止重复提交。