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前言

场景: 为了限制短信验证码接口的访问次数，防止被刷，结合Aop和redis根据用户ip对用户限流

1.准备工作

首先我们创建一个 Spring Boot 工程，引入 Web 和 Redis 依赖，同时考虑到接口限流一般是通过注解来标记，而注解是通过 AOP 来解析的，所以我们还需要加上 AOP 的依赖，最终的依赖如下：

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</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-web</artifactId></dependency>

然后提前准备好一个 Redis 实例，这里我们项目配置好之后，直接配置一下 Redis 的基本信息即可，比如：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=123

2.限流注解

接下来我们创建一个限流注解，我们将限流分为两种情况：
1：针对当前接口的全局性限流，例如该接口可以在 1 分钟内访问 100 次。
2： 针对某一个 IP 地址的限流，例如某个 IP 地址可以在 1 分钟内访问 100 次

针对这两种情况，我们创建一个枚举类：

public enum LimitType {/*** 默认策略全局限流*/DEFAULT,/*** 根据请求者IP进行限流*/IP
}

接下来我们来创建限流注解：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {/*** 限流key*/String key() default "rate_limit:";/*** 限流时间,单位秒*/int time() default 60;/*** 限流次数*/int count() default 100;/*** 限流类型*/LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;
}

第一个参数限流的 key，这个仅仅是一个前缀，将来完整的 key 是这个前缀再加上接口方法的完整路径，共同组成限流 key，这个 key 将被存入到 Redis 中。

另外三个参数好理解，我就不多说了。

好了，将来哪个接口需要限流，就在哪个接口上添加 @RateLimiter 注解，然后配置相关参数即可。

3. 定制或者选择redisTemplate

1. 定制 RedisTemplate(看需要,我使用第二种方案)

在 Spring Boot 中，我们其实更习惯使用 Spring Data Redis 来操作 Redis，不过默认的 RedisTemplate 有一个小坑，就是序列化用的是 JdkSerializationRedisSerializer，不知道小伙伴们有没有注意过，直接用这个序列化工具将来存到 Redis 上的 key 和 value 都会莫名其妙多一些前缀，这就导致你用命令读取的时候可能会出错。

例如存储的时候，key 是 name，value 是 javaboy，但是当你在命令行操作的时候，get name 却获取不到你想要的数据，原因就是存到 redis 之后 name 前面多了一些字符，此时只能继续使用 RedisTemplate 将之读取出来。

我们用 Redis 做限流会用到 Lua 脚本，使用 Lua 脚本的时候，就会出现上面说的这种情况，所以我们需要修改 RedisTemplate 的序列化方案。

修改 RedisTemplate 序列化方案，此配置用到了jackson2JsonRedisSerializer 的序列化器(忘了要不要引入依赖)，代码参考案例如下：

@Configuration
public class RedisConfig {@Beanpublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);// 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化(默认采用的是JDK序列化)Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);ObjectMapper om = new ObjectMapper();om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);redisTemplate.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);return redisTemplate;}
}

2.直接使用StringRedisTemplate

StringRedisTemplate是Spring Data Redis定义好的一个操作redis的模版，继承了redisTemplate，默认使用了字符串序列序列化器（就是key和value都是用String进行存储,定制RedisTemplate狭义无非是定义哪种存储类型的序列化器，上面第一种数一种Json形式的序列化器，在本文章中在实现限流功能上没有区别）。

• 我选择这种的理由，懒，不用配置
• 但是注意传入的key和value都要先转为toString()转为字符串，不然会报错

4. 开放lua脚本

1. lua脚本操作Redis的目的就是为了保证多个Redis操作的原子性，如果其中一条Redis操作出错了，可以抛出异常给springboot进行Redis回滚。如果不知道怎么使用lua脚本，可以去B站黑马Redis关于lua的几节补补。

2.脚本流程的意思大概如下:

• 首先获取到传进来的 key 以及 限流的 count 和时间 time。
• 通过 get 获取到这个 key 对应的值，这个值就是当前时间窗内这个接口可以访问多少次。
• 如果是第一次访问，此时拿到的结果为 nil，否则拿到的结果应该是一个数字，所以接下来就判断，如果拿到的结果是一个数字，并且这个数字还大于 count，那 就说明已经超过流量限制了，那么直接返回查询的结果即可。
• 如果拿到的结果为 nil，说明是第一次访问，此时就给当前 key 自增 1，然后设置一个过期时间。
• 最后把自增 1 后的值返回就可以了。

-- redis限流脚本
-- key参数
local key = KEYS[1]
-- 限流的次数
local limitCount = tonumber(ARGV[1])
-- 限流的时间
local limitTime = tonumber(ARGV[2])
-- 获取当前时间
local currentCount = redis.call('get', key)
-- if 获取key的当前数 > limitCount 则返回最大值
if currentCount and tonumber(currentCount) > limitCount thenreturn tonumber(currentCount)
end
-- key 自增1
currentCount = redis.call("incr",key)
-- if key的值 == 1 设置过期限流过期时间
if tonumber(currentCount) == 1 thenredis.call("expire",key,limitTime)
end
-- 返回key的值
return tonumber(currentCount)

5.注解解析

• springboot记得在main方法开启aop注解功能(不会自己查)
• 核心代码如下(看不懂问gpt)
• 代码中的异常为自定义异常，可换成自己的异常类抛出或处理异常

@Component
@Aspect
@Slf4j
public class RateLimiterAspect {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate RedisScript<Long> limitScript;@Before("@annotation(rateLimiter)")public void doBefore(JoinPoint point, RateLimiter rateLimiter) {String key = rateLimiter.key();int time = rateLimiter.time();int count = rateLimiter.count();String combineKey = getCombineKey(rateLimiter, point);List<String> keys = Collections.singletonList(combineKey);try {Long number = stringRedisTemplate.execute(limitScript, keys, String.valueOf(count), String.valueOf(time));if (number==null || number.intValue() > count) {throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR,"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(), keys.get(0));} catch (ServiceException e) {throw e;} catch (Exception e) {throw new BusinessException(ErrorCode.SYSTEM_ERROR, "系统繁忙，请稍候再试");}}/*** 获取ip为key* @param rateLimiter* @param point* @return*/public String getCombineKey(RateLimiter rateLimiter, JoinPoint point) {StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(rateLimiter.key());if (rateLimiter.limitType() == LimitType.IP) {stringBuffer.append(IpUtils.getIpAddr(((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.currentRequestAttributes()).getRequest())).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();}}

根据HttpRequest获取用户ip的工具类(看不懂细节问gpt)

public class IpUtils {public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {String ipAddress = null;try {ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");}if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");}if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {ipAddress = request.getRemoteAddr();if (ipAddress.equals("127.0.0.1")) {// 根据网卡取本机配置的IPtry {ipAddress = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();} catch (UnknownHostException e) {e.printStackTrace();}}}// 通过多个代理的情况，第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割if (ipAddress != null) {if (ipAddress.contains(",")) {return ipAddress.split(",")[0];} else {return ipAddress;}} else {return "";}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "";}}
}

6.接口测试

如下: 根据用户IP地址，60秒，只能调用一次接口

    @GetMapping("/message")@RateLimiter(time = 60,count = 1,limitType = LimitType.IP)public BaseResponse<String> sendMessage(String phone,HttpServletRequest request) {if (StringUtils.isBlank(phone)) {throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR);}boolean result = userVenueReservationService.sendMessage(phone,request);return ResultUtils.success(result ? "发送成功" : "发送失败");}

有错再补~~