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使用Redis和Nginx分别实现限制接口请求频率

news 2025/10/27 5:36:30

前言

为啥需要限制接口请求频率？这个是因为防止接口一直被刷，比如发送手机验证码的接口，一直被刷的话，费钱费资源的，至少做点基本的防护工作。以下分别使用Redis和Nginx实现限制接口请求频率方案。

一、基于Redis实现接口限流

1.ZADD 命令

（1）用法：ZADD key score_1 value_1 score_2 value_2 ...
（2）作用：将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。某个成员已经是有序集的成员，那么更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上。分数值可以是整数值或双精度浮点数。
（3）返回值：被成功添加的新成员的数量，不包括那些被更新的、已经存在的成员。
（4）示例

redis > ZADD runoobkey 1 redis
(integer) 1
redis > ZADD runoobkey 2 mongodb
(integer) 1
redis > ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 1
redis > ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 0
redis > ZADD runoobkey 4 mysql
(integer) 0
redis > ZRANGE runoobkey 0 10 WITHSCORES1) "redis"
2) "1"
3) "mongodb"
4) "2"
5) "mysql"
6) "4"

2.ZREM 命令

（1）用法：ZREM key value_1 value_2 ...
（2）作用：移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。
（3）返回值：被成功添加的新成员的数量，不包括那些被更新的、已经存在的成员。
（4）示例

redis > ZRANGE runoobkey 0 10 WITHSCORES1) "redis"
2) "1"
3) "mongodb"
4) "2"
5) "mysql"
6) "4"redis > ZREM mongodb
(integer) 1redis > ZRANGE runoobkey 0 10 WITHSCORES
1) "redis"
2) "1"
3) "mysql"
4) "4"

3.ZCARD 命令

（1）用法：ZCARD key
（2）作用：获取有序集合中成员的数量。
（3）返回值：当key存在且是有序集类型时，返回有序集的基数。当key不存在时，返回0 。
（4）示例

redis > ZADD myzset 1 "one"
(integer) 1
redis > ZADD myzset 2 "two"
(integer) 1
redis > ZCARD myzset
(integer) 2

4.ZREMRANGEBYSCORE 命令

（1）用法：ZREMRANGEBYSCORE key min max
（2）作用：移除有序集中，指定分数区间内的所有成员。
（3）返回值：被移除成员的数量。
（4）示例

redis > ZRANGE salary 0 -1 WITHSCORES
1) "tom"
2) "2000"
3) "peter"
4) "3500"
5) "jack"
6) "5000"redis > ZREMRANGEBYSCORE salary 1500 3500
(integer) 2redis> ZRANGE salary 0 -1 WITHSCORES
1) "jack"
2) "5000"

5.具体实现

（1）新建一个过滤器，如【/src/main/java/org/example/interceptor/RateLimiterInterceptor.java】

package org.example.interceptor;import cn.hutool.json.JSONObject;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** 限流拦截器*/
@Component
public class RateLimiterInterceptor implements HandlerInterceptor {private static final String RATE_LIMITER_PREFIX = "Rate-Limiter:";private static final int LIMIT = 10; // 限流阈值private static final int TIME_WINDOW = 60; // 时间窗口，单位为秒@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {response.setCharacterEncoding("utf-8");response.setContentType("application/json");String key = RATE_LIMITER_PREFIX + request.getRequestURI() + ":" + request.getRemoteAddr(); // Rate-Limiter:/api/sendCode:127.0.0.1long currentTime = System.currentTimeMillis(); // 1703036748554long beforeTime = currentTime - TIME_WINDOW * 1000; // 1703036748554 - 60000 = 1703036688554// Long removeNum = stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(K key, double min, double max); // 删除有序集合中分数在指定范围内的元素，返回删除元素的数量stringRedisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, beforeTime); // 删除有序集合中60秒之前存进去的所有数据，如：// Long memberNum = stringRedisTemplate.opsForZSet().size(K key); // 获取有序集合中元素的数量long count = stringRedisTemplate.opsForZSet().size(key); // 3if (count >= LIMIT) {HashMap<String, Object> responseObj = new HashMap<>();responseObj.put("code", HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());responseObj.put("success", false);responseObj.put("msg", HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.getReasonPhrase());JSONObject json = new JSONObject(responseObj);response.getWriter().println(json);return false;} else {// Boolean addFlag = stringRedisTemplate.opsForZSet().add(K var1, V var2, double var3); // 向有序集合中添加一个或多个元素，并指定其分数stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, String.valueOf(currentTime), currentTime);// Boolean expireFlag = stringRedisTemplate.expire(K key, long timeout, TimeUnit unit); // 对指定key的数据设置过期时间stringRedisTemplate.expire(key, TIME_WINDOW, TimeUnit.SECONDS);return true;}}
}

（2）在SpringMVC配置类中注入此过滤器，如【/src/main/java/org/example/config/ResourceConfig.java】

package org.example.config;import org.example.interceptor.RateLimiterInterceptor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurationSupport;@Configuration
public class ResourceConfig extends WebMvcConfigurationSupport {@Autowiredprivate RateLimiterInterceptor rateLimiterInterceptor;@Overridepublic void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {registry.addInterceptor(rateLimiterInterceptor).addPathPatterns("/abcd/api/sendCode");}
}

6.运行效果

// ~

二、基于Nginx实现接口限流

1.在nginx.conf文件中新增限流配置


user  nginx;
worker_processes  1;error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;events {worker_connections  1024;
}http {include       /etc/nginx/mime.types;default_type  application/octet-stream;log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_referer" ''"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';access_log  /var/log/nginx/access.log  main;sendfile        on;#tcp_nopush     on;keepalive_timeout  65;#gzip  on;include /etc/nginx/conf.d/*.conf;# 负载均衡upstream springboot {server xxx.xxx.xxx.xxx:8080;}# limit_req_zone $binary_remote_addr zone=limit_zone:10m rate=10r/s; # 定义了一个名为limit_zone的限流区域，使用IP地址进行限流，该区域的大小为10MB，限流速率为10个请求每秒。limit_req_zone $binary_remote_addr zone=limit_zone:10m rate=10r/m; # 定义了一个名为limit_zone的限流区域，使用IP地址进行限流，该区域的大小为10MB，限流速率为10个请求每分钟。# 80端口的服务server { listen       80;server_name  xxx.xxx.xxx.xxx;location / {alias  html;index  index.html index.htm;try_files $uri $uri/ /love/index.html;proxy_pass http://localhost;}location ^~ /love/ {root   html/love;index  index.html index.htm;proxy_pass http://localhost;}location ^~ /abcd/api/sendCode {# 在/xxx/api/sendCode接口的location中使用limit_req指令进行限流，限流区域为limit_zone，同时设置了一个瞬时突发流量为20个请求的阈值。# 这样，当同一个IP地址在一秒钟内发送超过10个请求到此接口时，Nginx会返回503错误码，表示请求被限流了。# limit_req zone=limit_zone burst=20;# 在/xxx/api/sendCode接口的location中使用limit_req指令进行限流，限流区域为limit_zone，同时设置了一个瞬时突发流量为5个请求的阈值。# 这样，当同一个IP地址在一秒钟内发送超过10个请求到此接口时，如果在一分钟内有超过10个请求，则允许其中的5个请求通过，nodelay表示不延迟响应，即立即返回503错误码。limit_req zone=limit_zone burst=5 nodelay;proxy_pass http://springboot;}}
}

2.运行效果