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三次输错密码后，系统是怎么做到不让我继续尝试的？

news 2026/2/2 17:15:58

故事背景

忘记密码这件事，相信绝大多数人都遇到过，输一次错一次，错到几次以上，就不允许你继续尝试了。

但当你尝试重置密码，又发现新密码不能和原密码重复：

相信此刻心情只能用一张图形容：

虽然，但是，密码还是很重要的，顺便我有了一个问题：三次输错密码后，系统是怎么做到不让我继续尝试的？

我想了想，有如下几个问题需要搞定

是只有输错密码才锁定，还是账户名和密码任何一个输错就锁定？
输错之后也不是完全冻结，为啥隔了几分钟又可以重新输了？
技术栈到底麻不麻烦？

去网上搜了搜，也问了下ChatGPT，找到一套解决方案：SpringBoot+Redis+Lua脚本。
这套方案也不算新，很早就有人在用了，不过难得是自己想到的问题和解法，就记录一下吧。

顺便回答一下上面的三个问题：

锁定的是IP，不是输入的账户名或者密码，也就是说任一一个输错3次就会被锁定
Redis的Lua脚本中实现了key过期策略，当key消失时锁定自然也就消失了
技术栈同SpringBoot+Redis+Lua脚本

那么自己动手实现一下

前端部分

首先写一个账密输入页面，使用很简单HTML加表单提交

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>登录页面</title><style>body {background-color: #F5F5F5;}form {width: 300px;margin: 0 auto;margin-top: 100px;padding: 20px;background-color: white;border-radius: 5px;box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.2);}label {display: block;margin-bottom: 10px;}input[type="text"], input[type="password"] {border: none;padding: 10px;margin-bottom: 20px;border-radius: 5px;box-shadow: 0 0 5px rgba(0,0,0,0.1);width: 100%;box-sizing: border-box;font-size: 16px;}input[type="submit"] {background-color: #30B0F0;color: white;border: none;padding: 10px;border-radius: 5px;box-shadow: 0 0 5px rgba(0,0,0,0.1);width: 100%;font-size: 16px;cursor: pointer;}input[type="submit"]:hover {background-color: #1C90D6;}</style>
</head>
<body><form action="http://localhost:8080/login" method="get"><label for="username">用户名</label><input type="text" id="username" name="username" placeholder="请输入用户名" required><label for="password">密码</label><input type="password" id="password" name="password" placeholder="请输入密码" required><input type="submit" value="登录"></form>
</body>
</html>

效果如下:

后端部分

技术选型分析

首先我们画一个流程图来分析一下这个登录限制流程

从流程图上看，首先访问次数的统计与判断不是在登录逻辑执行后，而是执行前就加1了；
其次登录逻辑的成功与失败并不会影响到次数的统计；
最后还有一点流程图上没有体现出来，这个次数的统计是有过期时间的，当过期之后又可以重新登录了。

那为什么是Redis+Lua脚本呢？

Redis的选择不难看出，这个流程比较重要的是存在一个用来计数的变量，这个变量既要满足分布式读写需求，还要满足全局递增或递减的需求，那Redis的incr方法是最优选了。
那为什么需要Lua脚本呢？流程上在验证用户操作前有些操作，如图：

这里至少有3步Redis的操作，get、incr、expire，如果全放到应用里面来操作，有点慢且浪费资源。

Lua脚本的优点如下：

减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延。
原子操作。Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他请求插入。因此在脚本运行过程中无需担心会出现竞态条件，无需使用事务。
复用。客户端发送的脚本会永久存在redis中，这样其他客户端可以复用这一脚本，而不需要使用代码完成相同的逻辑。

最后为了增加功能的复用性，我打算使用Java注解的方式实现这个功能。

代码实现

项目结构如下

配置文件

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.11</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.example</groupId><artifactId>LoginLimit</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>LoginLimit</name><description>Demo project for Spring Boot</description><properties><java.version>1.8</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><!-- redis --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><!-- Jedis --><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId></dependency><!--切面依赖 --><dependency><groupId>org.aspectj</groupId><artifactId>aspectjweaver</artifactId></dependency><!-- commons-lang3 --><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-lang3</artifactId></dependency><!-- guava --><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>23.0</version></dependency><!-- lombok --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

application.properties


## Redis配置
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=
spring.redis.timeout=1000
## Jedis配置
spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
spring.redis.jedis.pool.max-idle=500
spring.redis.jedis.pool.max-active=2000
spring.redis.jedis.pool.max-wait=10000

注解部分

LimitCount.java

package com.example.loginlimit.annotation;import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;/*** 次数限制注解* 作用在接口方法上*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface LimitCount {/*** 资源名称，用于描述接口功能*/String name() default "";/*** 资源 key*/String key() default "";/*** key prefix** @return*/String prefix() default "";/*** 时间的，单位秒* 默认60s过期*/int period() default 60;/*** 限制访问次数* 默认3次*/int count() default 3;
}

核心处理逻辑类：LimitCountAspect.java

package com.example.loginlimit.aspect;import java.io.Serializable;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Objects;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import com.example.loginlimit.annotation.LimitCount;
import com.example.loginlimit.util.IPUtil;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
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.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;@Slf4j
@Aspect
@Component
public class LimitCountAspect {private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;@Autowiredpublic LimitCountAspect(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;}@Pointcut("@annotation(com.example.loginlimit.annotation.LimitCount)")public void pointcut() {// do nothing}@Around("pointcut()")public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes)Objects.requireNonNull(RequestContextHolder.getRequestAttributes())).getRequest();MethodSignature signature = (MethodSignature)point.getSignature();Method method = signature.getMethod();LimitCount annotation = method.getAnnotation(LimitCount.class);//注解名称String name = annotation.name();//注解keyString key = annotation.key();//访问IPString ip = IPUtil.getIpAddr(request);//过期时间int limitPeriod = annotation.period();//过期次数int limitCount = annotation.count();ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(annotation.prefix() + "_", key, ip));String luaScript = buildLuaScript();RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);log.info("IP:{} 第 {} 次访问key为 {}，描述为 [{}] 的接口", ip, count, keys, name);if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {return point.proceed();} else {return "接口访问超出频率限制";}}/*** 限流脚本* 调用的时候不超过阈值，则直接返回并执行计算器自加。** @return lua脚本*/private String buildLuaScript() {return "local c" +"\nc = redis.call('get',KEYS[1])" +"\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then" +"\nreturn c;" +"\nend" +"\nc = redis.call('incr',KEYS[1])" +"\nif tonumber(c) == 1 then" +"\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])" +"\nend" +"\nreturn c;";}}

获取IP地址的功能我写了一个工具类IPUtil.java，代码如下:

package com.example.loginlimit.util;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;public class IPUtil {private static final String UNKNOWN = "unknown";protected IPUtil() {}/*** 获取 IP地址* 使用 Nginx等反向代理软件， 则不能通过 request.getRemoteAddr()获取 IP地址* 如果使用了多级反向代理的话，X-Forwarded-For的值并不止一个，而是一串IP地址，* X-Forwarded-For中第一个非 unknown的有效IP字符串，则为真实IP地址*/public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");}if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");}if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {ip = request.getRemoteAddr();}return "0:0:0:0:0:0:0:1".equals(ip) ? "127.0.0.1" : ip;}}

另外就是Lua限流脚本的说明，脚本代码如下：

  private String buildLuaScript() {return "local c" +"\nc = redis.call('get',KEYS[1])" +"\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then" +"\nreturn c;" +"\nend" +"\nc = redis.call('incr',KEYS[1])" +"\nif tonumber(c) == 1 then" +"\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])" +"\nend" +"\nreturn c;";}

这段脚本有一个判断， tonumber(c) > tonumber(ARGV[1])这行表示如果当前key 的值大于了limitCount，直接返回；否则调用incr方法进行累加1，且调用expire方法设置过期时间。

最后就是RedisConfig.java，代码如下：

package com.example.loginlimit.config;import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisPassword;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisClientConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {@Value("${spring.redis.host}")private String host;@Value("${spring.redis.port}")private int port;@Value("${spring.redis.password}")private String password;@Value("${spring.redis.timeout}")private int timeout;@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-idle}")private int maxIdle;@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-wait}")private long maxWaitMillis;@Value("${spring.redis.database:0}")private int database;@Beanpublic JedisPool redisPoolFactory() {JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);if (StringUtils.isNotBlank(password)) {return new JedisPool(jedisPoolConfig, host, port, timeout, password, database);} else {return new JedisPool(jedisPoolConfig, host, port, timeout, null, database);}}@BeanJedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {RedisStandaloneConfiguration redisStandaloneConfiguration = new RedisStandaloneConfiguration();redisStandaloneConfiguration.setHostName(host);redisStandaloneConfiguration.setPort(port);redisStandaloneConfiguration.setPassword(RedisPassword.of(password));redisStandaloneConfiguration.setDatabase(database);JedisClientConfiguration.JedisClientConfigurationBuilder jedisClientConfiguration = JedisClientConfiguration.builder();jedisClientConfiguration.connectTimeout(Duration.ofMillis(timeout));jedisClientConfiguration.usePooling();return new JedisConnectionFactory(redisStandaloneConfiguration, jedisClientConfiguration.build());}@Bean(name = "redisTemplate")@SuppressWarnings({"rawtypes"})@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();//使用 fastjson 序列化JacksonRedisSerializer jacksonRedisSerializer = new JacksonRedisSerializer<>(Object.class);// value 值的序列化采用 fastJsonRedisSerializertemplate.setValueSerializer(jacksonRedisSerializer);template.setHashValueSerializer(jacksonRedisSerializer);// key 的序列化采用 StringRedisSerializertemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}//缓存管理器@Beanpublic CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder builder = RedisCacheManager.RedisCacheManagerBuilder.fromConnectionFactory(redisConnectionFactory);return builder.build();}@Bean@ConditionalOnMissingBean(StringRedisTemplate.class)public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}@Beanpublic KeyGenerator wiselyKeyGenerator() {return (target, method, params) -> {StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(target.getClass().getName());sb.append(method.getName());Arrays.stream(params).map(Object::toString).forEach(sb::append);return sb.toString();};}@Beanpublic RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}
}class JacksonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {private Class<T> clazz;private ObjectMapper mapper;JacksonRedisSerializer(Class<T> clazz) {super();this.clazz = clazz;this.mapper = new ObjectMapper();mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);}@Overridepublic byte[] serialize(T t) throws SerializationException {try {return mapper.writeValueAsBytes(t);} catch (JsonProcessingException e) {e.printStackTrace();return null;}}@Overridepublic T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {if (bytes.length <= 0) {return null;}try {return mapper.readValue(bytes, clazz);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return null;}}
}

LoginController.java

package com.example.loginlimit.controller;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import com.example.loginlimit.annotation.LimitCount;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@Slf4j
@RestController
public class LoginController {@GetMapping("/login")@LimitCount(key = "login", name = "登录接口", prefix = "limit")public String login(@RequestParam(required = true) String username,@RequestParam(required = true) String password, HttpServletRequest request) throws Exception {if (StringUtils.equals("张三", username) && StringUtils.equals("123456", password)) {return "登录成功";}return "账户名或密码错误";}}

LoginLimitApplication.java

package com.example.loginlimit;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class LoginLimitApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(LoginLimitApplication.class, args);}}

演示一下效果

上面这套限流的逻辑感觉用在小型或中型的项目上应该问题不大，不过目前的登录很少有直接锁定账号不能输入的，一般都是弹出一个验证码框，让你输入验证码再提交。我觉得用我这套逻辑改改应该不成问题，核心还是接口尝试次数的限制嘛！刚好我还写过SpringBoot生成图形验证码的文章：SpringBoot整合kaptcha实现图片验证码功能，哪天再来试试这套逻辑~

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可以学习到的技能学会常用技术栈的使用独立开发项目学会前端的开发流程学会后端的开发流程学会数据库的设计学会前后端接口调用方式学会多模块之间的关联学会数据的处理适用人群在校学生，小白用户，想学习知识的有点基础，想要通过项…...

编程新知 2026/1/26 9:30:45

人工智能（大型语言模型 LLMs）对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验，我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性人工智能正在深刻地改变教育，这并非炒作，而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它，试图简单地禁止学生使…...

编程新知 2026/1/25 13:33:24