接口防刷！利用Redisson快速實現自定義限流注解
作者：程序員拾山
利用Redis的有序集合即Sorted Set數據結構，構造一個令牌桶來實施限流。而Redisson已經幫我們封裝成了RRateLimiter，通過Redisson，即可快速實現我們的目標。
問題：
在日常開發中，一些重要的對外接口，需要添加訪問頻率限制，以免造成資產損失。
如登錄接口，當用戶使用手機號+驗證碼登錄時，一般我們會生成6位數的隨機驗證碼，并將驗證碼有效期設置為1-3分鐘，如果對登錄接口不加以限制，理論上，通過技術手段，快速重試100000次，即可將驗證碼窮舉出來。
解決思路：
對登錄接口加上限流操作，如限制一分鐘內最多登錄5次，登錄次數過多，就返回失敗提示，或者將賬號鎖定一段時間。
實現手段：
利用redis的有序集合即Sorted Set數據結構，構造一個令牌桶來實施限流。而redisson已經幫我們封裝成了RRateLimiter，通過redisson，即可快速實現我們的目標。
1. 定義一個限流注解
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface GlobalRateLimiter {
String key();
long rate();
long rateInterval() default 1L;
RateIntervalUnit rateIntervalUnit() default RateIntervalUnit.SECONDS;
}2. 利用aop進行切面
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class GlobalRateLimiterAspect {
@Resource
private Redisson redisson;
@Value("${spring.application.name}")
private String applicationName;
private final DefaultParameterNameDiscoverer discoverer = new DefaultParameterNameDiscoverer();
@Pointcut(value = "@annotation(com.zj.demoshow.annotion.GlobalRateLimiter)")
public void cut() {
}
@Around(value = "cut()")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = methodSignature.getMethod();
String className = method.getDeclaringClass().getName();
String methodName = method.getName();
GlobalRateLimiter globalRateLimiter = method.getDeclaredAnnotation(GlobalRateLimiter.class);
Object[] params = joinPoint.getArgs();
long rate = globalRateLimiter.rate();
String key = globalRateLimiter.key();
long rateInterval = globalRateLimiter.rateInterval();
RateIntervalUnit rateIntervalUnit = globalRateLimiter.rateIntervalUnit();
if (key.contains("#")) {
ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
StandardEvaluationContext ctx = new StandardEvaluationContext();
String[] parameterNames = discoverer.getParameterNames(method);
if (parameterNames != null) {
for (int i = 0; i < parameterNames.length; i++) {
ctx.setVariable(parameterNames[i], params[i]);
}
}
Expression expression = parser.parseExpression(key);
Object value = expression.getValue(ctx);
if (value == null) {
throw new RuntimeException("key無效");
}
key = value.toString();
}
key = applicationName + "_" + className + "_" + methodName + "_" + key;
log.info("設置限流鎖key={}", key);
RRateLimiter rateLimiter = this.redisson.getRateLimiter(key);
if (!rateLimiter.isExists()) {
log.info("設置流量,rate={},rateInterval={},rateIntervalUnit={}", rate, rateInterval, rateIntervalUnit);
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, rate, rateInterval, rateIntervalUnit);
//設置一個過期時間，避免key一直存在浪費內存，這里設置為延長5分鐘
long millis = rateIntervalUnit.toMillis(rateInterval);
this.redisson.getBucket(key).expire(Long.sum(5 * 1000 * 60, millis), TimeUnit.MILLISECONDS);
}
boolean acquire = rateLimiter.tryAcquire(1);
if (!acquire) {
//這里直接拋出了異常 也可以拋出自定義異常，通過全局異常處理器攔截進行一些其他邏輯的處理
throw new RuntimeException("請求頻率過高，此操作已被限制");
}
return joinPoint.proceed();
}
}ok，通過以上兩步，即可完成我們的限流注解了，下面通過一個接口驗證下效果。
新建一個controller，寫一個模擬登錄的方法。
@RestController
@RequestMapping(value = "/user")
public class UserController {
@PostMapping(value = "/testForLogin")
//以account為鎖的key，限制每分鐘最多登錄5次
@GlobalRateLimiter(key = "#params.account", rate = 5, rateInterval = 60)
R<Object> testForLogin(@RequestBody @Validated LoginParams params) {
//登錄邏輯
return R.success("登錄成功");
}
}啟動服務，通過postman訪問此接口進行驗證。
可以看到，在第6次訪問接口的時候，拋出了請求限制的異常。
注意點：
設置key的時候，一定要注意唯一性，比如登錄接口，可以將登錄賬號作為唯一性，查詢某個人的訂單記錄時，將用戶id作為唯一性，要避免無意義的key，以免誤造成全局接口的限流。
設置rateLimiter的rate時，RateType有兩種模式：全局 or 客戶端，可以根據需求自主設置，一般都使用全局。
責任編輯：姜華
來源：
今日頭條
