我司用了 6 年的 Redis 分布式限流器，很牛逼了！

一、什么是限流？为什么要限流？

不知道大家有没有做过帝都的地铁，就是进地铁站都要排队的那种，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。同理，我们的程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况，只能耽误一下大家进站的时间。

由于互联网公司的流量巨大，系统上线会做一个流量峰值的评估，尤其是像各种秒杀促销活动，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内（这个时间段是毫秒级的）系统不可用，一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS，假设系统每秒的流量阈值是1000，理论上一秒内有第1001个请求进来时，那么这个请求就会被限流。

二、限流方案

1、计数器

Java内部也可以通过原子类计数器AtomicInteger、Semaphore信号量来做简单的限流。

// 限流的个数private int maxCount = 10;// 指定的时间内private long interval = 60;// 原子类计数器private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);// 起始时间private long startTime = System.currentTimeMillis();public boolean limit(int maxCount, int interval) {atomicInteger.addAndGet(1);if (atomicInteger.get() == 1) {startTime = System.currentTimeMillis();atomicInteger.addAndGet(1);return true;}// 超过了间隔时间，直接重新开始计数if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {startTime = System.currentTimeMillis();atomicInteger.set(1);return true;}// 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数if (atomicInteger.get() > maxCount) {return false;}return true;}

2、漏桶算法

漏桶算法思路很简单，我们把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。

3、令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比较简单，我们可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。

4、Redis + Lua

很多同学不知道Lua是啥？个人理解，Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把Lua脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块。

而Lua本身就是一种编程语言，虽然redis 官方没有直接提供限流相应的API，但却支持了 Lua 脚本的功能，可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

相比Redis事务，Lua脚本的优点：

减少网络开销：使用Lua脚本，无需向Redis 发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输
原子操作：Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行，原子，无需担心并发
复用：Lua脚本一旦执行，会永久保存 Redis 中,，其他客户端可复用

Lua脚本大致逻辑如下：

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then-- 返回(拒绝)return 0
else-- 没有超出 value + 1redis.call("INCRBY", key, 1)-- 设置过期时间redis.call("EXPIRE", key, 2)-- 返回(放行)return 1
end

通过KEYS[1] 获取传入的key参数
通过ARGV[1]获取传入的limit参数
redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为null那么就返回0
接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0
如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1

这种方式是本文推荐的方案，具体实现会在后边做细说。

5、网关层限流

限流常在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等，而像spring cloud - gateway网关限流底层实现原理，就是基于Redis + Lua，通过内置Lua限流脚本的方式。

三、Redis + Lua 限流实现

下面我们通过自定义注解、aop、Redis + Lua 实现限流，步骤会比较详细，为了小白能让快速上手这里啰嗦一点，有经验的老鸟们多担待一下。

1、环境准备

springboot 项目创建地址：https://start.spring.io，很方便实用的一个工具。

2、引入依赖包

pom文件中添加如下依赖包，比较关键的就是 spring-boot-starter-data-redis 和 spring-boot-starter-aop。

   <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>21.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-lang3</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies>

3、配置application.properties

在 application.properties 文件中配置提前搭建好的 redis 服务地址和端口。

spring.redis.host=127.0.0.1spring.redis.port=6379

4、配置RedisTemplate实例

@Configuration
public class RedisLimiterHelper {@Beanpublic RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);return template;}
}

限流类型枚举类

/*** @author fu* @description 限流类型* @date 2020/4/8 13:47*/
public enum LimitType {/*** 自定义key*/CUSTOMER,/*** 请求者IP*/IP;
}

5、自定义注解

我们自定义个@Limit注解，注解类型为ElementType.METHOD即作用于方法上。

period表示请求限制时间段，count表示在period这个时间段内允许放行请求的次数。limitType代表限流的类型，可以根据请求的IP、自定义key，如果不传limitType属性则默认用方法名作为默认key。

/*** @author fu* @description 自定义限流注解* @date 2020/4/8 13:15*/
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {/*** 名字*/String name() default "";/*** key*/String key() default "";/*** Key的前缀*/String prefix() default "";/*** 给定的时间范围 单位(秒)*/int period();/*** 一定时间内最多访问次数*/int count();/*** 限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)*/LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

6、切面代码实现

/*** @author fu* @description 限流切面实现* @date 2020/4/8 13:04*/
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);private static final String UNKNOWN = "unknown";private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;@Autowiredpublic LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;}/*** @param pjp* @author fu* @description 切面* @date 2020/4/8 13:04*/@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.xiaofu.limit.api.Limit)")public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();Method method = signature.getMethod();Limit limitAnnotation = method.getAnnotation(Limit.class);LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();String name = limitAnnotation.name();String key;int limitPeriod = limitAnnotation.period();int limitCount = limitAnnotation.count();/*** 根据限流类型获取不同的key ,如果不传我们会以方法名作为key*/switch (limitType) {case IP:key = getIpAddress();break;case CUSTOMER:key = limitAnnotation.key();break;default:key = StringUtils.upperCase(method.getName());}ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));try {String luaScript = buildLuaScript();RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);logger.info("Access try count is {} for name={} and key = {}", count, name, key);if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {return pjp.proceed();} else {throw new RuntimeException("You have been dragged into the blacklist");}} catch (Throwable e) {if (e instanceof RuntimeException) {throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());}throw new RuntimeException("server exception");}}/*** @author fu* @description 编写 redis Lua 限流脚本* @date 2020/4/8 13:24*/public String buildLuaScript() {StringBuilder lua = new StringBuilder();lua.append("local c");lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");// 调用不超过最大值，则直接返回lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");lua.append("\nreturn c;");lua.append("\nend");// 执行计算器自加lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");// 从第一次调用开始限流，设置对应键值的过期lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");lua.append("\nend");lua.append("\nreturn c;");return lua.toString();}/*** @author fu* @description 获取id地址* @date 2020/4/8 13:24*/public String getIpAddress() {HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();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 ip;}
}

7、控制层实现

我们将@Limit注解作用在需要进行限流的接口方法上，下边我们给方法设置@Limit注解，在10秒内只允许放行3个请求，这里为直观一点用AtomicInteger计数。

/*** @Author: fu* @Description:*/
@RestController
public class LimiterController {private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_1 = new AtomicInteger();private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_2 = new AtomicInteger();private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_3 = new AtomicInteger();/*** @author fu* @description* @date 2020/4/8 13:42*/@Limit(key = "limitTest", period = 10, count = 3)@GetMapping("/limitTest1")public int testLimiter1() {return ATOMIC_INTEGER_1.incrementAndGet();}/*** @author fu* @description* @date 2020/4/8 13:42*/@Limit(key = "customer_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.CUSTOMER)@GetMapping("/limitTest2")public int testLimiter2() {return ATOMIC_INTEGER_2.incrementAndGet();}/*** @author fu* @description * @date 2020/4/8 13:42*/@Limit(key = "ip_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.IP)@GetMapping("/limitTest3")public int testLimiter3() {return ATOMIC_INTEGER_3.incrementAndGet();}}

8、测试

测试「预期」：连续请求3次均可以成功，第4次请求被拒绝。接下来看一下是不是我们预期的效果，请求地址：http://127.0.0.1:8080/limitTest1，用postman进行测试，有没有postman url直接贴浏览器也是一样。

可以看到第四次请求时，应用直接拒绝了请求，说明我们的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。

总结

以上 springboot + aop + Lua 限流实现是比较简单的，旨在让大家认识下什么是限流？如何做一个简单的限流功能，面试要知道这是个什么东西。上面虽然说了几种实现限流的方案，但选哪种还要结合具体的业务场景，不能为了用而用。