怎么使用AOP+redis+lua做限流-猿码集

1. 概述

在实际业务场景中，为了保证系统的高可用性和稳定性，需要对服务器的访问进行限制，以免因为过多的请求导致系统崩溃或性能下降。本文将介绍如何使用AOP+redis+lua来实现对web服务的限流操作。

2. 限流简述

在理解限流前，我们需要知道什么是流量，什么是负载。

- 流量：一个系统、一个服务或者一个接口所处理的请求量。

- 负载：系统资源的占用程度。

限流是一种控制流量的策略，可以保证系统的可用性，防止系统崩溃。其中，主要的限流方式有：

2.1 固定窗口限流

固定窗口限流是指在一个固定的时间窗口内，流量不得超过预设的阈值。比如，在一分钟的时间内，最多只允许处理100个请求。此时，如果在60秒内，请求量达到或超过100，后续的请求会被直接抛弃或者进行排队。

2.2 滑动窗口限流

滑动窗口限流是指在一段时间内，对请求进行平滑地分配，以达到稳定的控制效果。它将请求按照指定的时间段进行分组，将每组的请求量与阈值进行比较，来决定是否接受或拒绝请求。

2.3 令牌桶算法

令牌桶算法是一种比较常用的限流算法，基于令牌桶的原理，对模拟请求进行控制。在令牌桶中，令牌以固定速率生成，当请求到达时，需要消耗一个令牌，如果没有令牌则无法处理请求。

3. AOP + Redis + Lua限流

3.1 原理

通过AOP机制，可以实现对请求的拦截和处理。通过Redis存储，可以轻松地保存流量信息和限流规则。而Lua脚本可以提供高效的计算和处理性能。

AOP（面向切面编程）是一种程序思想，主要用于解决系统业务逻辑与横切逻辑（如：日志、权限、事务等）之间的耦合问题。在实际应用中，可以使用Spring AOP来实现。

Redis是一个高性能内存缓存数据库，主要用于存储键值对，它提供了非常丰富的数据结构和操作命令。Redis可以用来存储限流的计数器，也可以存储限流规则和时间窗口信息等。

Lua是一种轻量级高效的脚本语言，在Redis中被广泛应用。在限流场景中，可以用Lua脚本来对计数器进行操作。

3.2 实现步骤

- 定义限流规则。

- Redis中存储限流计数器。

- 使用AOP对请求进行拦截和处理。

- 使用Lua脚本对计数器进行操作。

3.3 代码实现

首先，我们需要定义限流规则，以一个简单的固定窗口限流为例：

- 时间窗口：1分钟

- 最大请求量：100个

- 计数器名称：webapi:counter

local limit_key = KEYS[1]         -- 限流key
local limit_time = tonumber(ARGV[1]) -- 时间窗口
local limit_count = tonumber(ARGV[2]) -- 最大请求数
local current_count = tonumber(redis.call('get',limit_key) or "0") -- 当前请求数
if current_count + 1 > limit_count then  -- 判断是否超限
    return 0
else
    redis.call('incr',limit_key) -- 请求数加1
    redis.call('expire',limit_key,limit_time) -- 设置过期时间
    return 1 -- 返回处理结果
end

在Spring中使用AOP，需要引入AspectJ和Spring AOP。可以使用@AspectJ注解来实现切面的定义和方法的拦截。

@Aspect
@Component
public class WebApiAspect {
    //定义切点
    @Pointcut("@annotation(com.example.demo.annotation.WebApiLimit)")
    public void webApi() {}
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
   

//定义通知
    @Around(value = "webApi()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        WebApiLimit annotation = method.getAnnotation(WebApiLimit.class);
        
        String key = RedisKeyUtil.getKey(annotation.key());
        int limitTime = annotation.time();
        int limitCount = annotation.count();
        String script = getScript("ratelimiter.lua");
        //获取Redis执行器
        RedisScript redisScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
        Long count = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), limitTime, limitCount);
        if (count != null && count == 1L) {
            return joinPoint.proceed(); // 继续处理业务
        }
        else {
            throw new RuntimeException("Web API limited: " + key);
        }
    }
    /**
     * 读取资源文件中的Lua脚本
     * @param filename 文件名
     * @return 脚本内容
     */
    private String getScript(String filename) throws IOException {
        ClassPathResource cpr = new ClassPathResource(filename);
        byte[] bdata = FileCopyUtils.copyToByteArray(cpr.getInputStream());
        return new String(bdata, StandardCharsets.UTF_8);
    }
}

在示例代码中，我们使用了RedisTemplate来操作Redis，执行了一个Lua脚本，并通过判断返回值来决定是否继续处理业务。

4. 总结

本文介绍了使用AOP+Redis+Lua实现限流的相关知识。限流是保证系统稳定性的一个重要手段，在实际应用中需要结合具体情况和业务需求来决定采用哪种限流算法，以达到最优化的效果。

怎么使用AOP+redis+lua做限流