基于Redis的分布式限流工具包
在分布式领域，我们难免会遇到并发量突增，对后端服务造成高压力，严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题，我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力，从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix，阿里系开源的sentinel等，都是蛮不错的限流熔断框架。
今天我们就基于Redis组件的特性，实现一个分布式限流组件，名字就定为shield-ratelimiter。
首先解释下为何采用Redis作为限流组件的核心。
通俗地讲，假设一个用户（用IP判断）每秒访问某服务接口的次数不能超过10次，那么我们可以在Redis中创建一个键，并设置键的过期时间为60秒。
当一个用户对此服务接口发起一次访问就把键值加1，在单位时间（此处为1s）内当键值增加到10的时候，就禁止访问服务接口。PS:在某种场景中添加访问时间间隔还是很有必要的。我们本次不考虑间隔时间，只关注单位时间内的访问次数。
原理已经讲过了，说下需求。
- 基于Redis的incr及过期机制开发
- 调用方便，声明式
- Spring支持
基于上述需求，我们决定基于注解方式进行核心功能开发，基于Spring-boot-starter作为基础环境，从而能够很好的适配Spring环境。
另外，在本次开发中，我们不通过简单的调用Redis的java类库API实现对Redis的incr操作。
原因在于，我们要保证整个限流的操作是原子性的，如果用Java代码去做操作及判断，会有并发问题。这里我决定采用Lua脚本进行核心逻辑的定义。
在正式开发前，我简单介绍下对Redis的操作中，为何推荐使用Lua脚本。
- 减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;
- 原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;
- 复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用.
Redis添加了对Lua的支持，能够很好的满足原子性、事务性的支持，让我们免去了很多的异常逻辑处理。对于Lua的语法不是本文的主要内容，感兴趣的可以自行查找资料。
到这里，我们正式开始手写限流组件的进程。
项目基于maven构建，主要依赖Spring-boot-starter，我们主要在springboot上进行开发，因此自定义的开发包可以直接依赖下面这个坐标，方便进行包管理。版本号自行选择稳定版。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.4.2.RELEASE</version>
</dependency>
由于我们是基于Redis进行的限流操作，因此需要整合Redis的类库，上面已经讲到，我们是基于Springboot进行的开发，因此这里可以直接整合RedisTemplate。
这里我们引入spring-boot-starter-redis的依赖。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
<version>1.4.2.RELEASE</version>
</dependency>
新建一个Redis的配置类，命名为RedisCacheConfig，使用javaconfig形式注入CacheManager及RedisTemplate。为了操作方便，我们采用了Jackson进行序列化。代码如下
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisCacheConfig {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisCacheConfig.class);
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisTemplate<?, ?> redisTemplate) {
CacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate);
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("Springboot Redis cacheManager 加载完成");
}
return cacheManager;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
//使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值（默认使用JDK的序列化方式）
Jackson2JsonRedisSerializer serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
mapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
serializer.setObjectMapper(mapper);
template.setValueSerializer(serializer);
//使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.afterPropertiesSet();
LOGGER.info("Springboot RedisTemplate 加载完成");
return template;
}
}
注意 要使用 @Configuration 标注此类为一个配置类，当然你可以使用 @Component， 但是不推荐，原因在于 @Component 注解虽然也可以当作配置类，但是并不会为其生成CGLIB代理Class，而使用**@Configuration**，CGLIB会为其生成代理类，进行性能的提升。
我们的包开发完毕之后，调用方的application.properties需要进行相关配置如下：
#单机模式redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.pool.maxActive=8
spring.redis.pool.maxWait=-1
spring.redis.pool.maxIdle=8
spring.redis.pool.minIdle=0
spring.redis.timeout=10000
spring.redis.password=
如果有密码的话，配置password即可。
这里为单机配置，如果需要支持哨兵集群，则配置如下，Java代码不需要改动，只需要变动配置即可。注意 两种配置不能共存！
#哨兵集群模式
# database name
spring.redis.database=0
# server password 密码，如果没有设置可不配
spring.redis.password=
# pool settings ...池配置
spring.redis.pool.max-idle=8
spring.redis.pool.min-idle=0
spring.redis.pool.max-active=8
spring.redis.pool.max-wait=-1
# name of Redis server 哨兵监听的Redis server的名称
spring.redis.sentinel.master=mymaster
# comma-separated list of host:port pairs 哨兵的配置列表
spring.redis.sentinel.nodes=127.0.0.1:26379,127.0.0.1:26479,127.0.0.1:26579
为了调用方便，我们定义一个名为RateLimiter 的注解，内容如下
/**
* @author snowalker
* @version 1.0
* @date 2018/10/27 1:25
* @className RateLimiter
* @desc 限流注解
*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
/**
* 限流key
* @return
*/
String key() default "rate:limiter";
/**
* 单位时间限制通过请求数
* @return
*/
long limit() default 10;
/**
* 过期时间，单位秒
* @return
*/
long expire() default 1;
}
该注解明确只用于方法，主要有三个属性。
- key--表示限流模块名，指定该值用于区分不同应用，不同场景，推荐格式为：应用名:模块名:ip:接口名:方法名
- limit--表示单位时间允许通过的请求数
- expire--incr的值的过期时间，业务中表示限流的单位时间。
定义好注解后，需要开发注解使用的切面，这里我们直接使用aspectj进行切面的开发。先看代码
@Aspect
@Component
public class RateLimterHandler {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RateLimterHandler.class);
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
private DefaultRedisScript<Long> getRedisScript;
@PostConstruct
public void init() {
getRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
getRedisScript.setResultType(Long.class);
getRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("rateLimter.lua")));
LOGGER.info("RateLimterHandler[分布式限流处理器]脚本加载完成");
}
这里是注入了RedisTemplate，使用其API进行Lua脚本的调用。
init() 方法在应用启动时会初始化DefaultRedisScript，并加载Lua脚本，方便进行调用。
PS: Lua脚本放置在classpath下，通过ClassPathResource进行加载。
@Pointcut("@annotation(com.snowalker.shield.ratelimiter.core.annotation.RateLimiter)")
public void rateLimiter() {}
这里我们定义了一个切点，表示只要注解了 @RateLimiter 的方法，均可以触发限流操作。
@Around("@annotation(rateLimiter)")
public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作");
}
Signature signature = proceedingJoinPoint.getSignature();
if (!(signature instanceof MethodSignature)) {
throw new IllegalArgumentException("the Annotation @RateLimter must used on method!");
}
/**
* 获取注解参数
*/
// 限流模块key
String limitKey = rateLimiter.key();
Preconditions.checkNotNull(limitKey);
// 限流阈值
long limitTimes = rateLimiter.limit();
// 限流超时时间
long expireTime = rateLimiter.expire();
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes={},limitTimeout={}", limitTimes, expireTime);
}
/**
* 执行Lua脚本
*/
List<String> keyList = new ArrayList();
// 设置key值为注解中的值
keyList.add(limitKey);
/**
* 调用脚本并执行
*/
Long result = (Long) redisTemplate.execute(getRedisScript, keyList, expireTime, limitTimes);
if (result == 0) {
String msg = "由于超过单位时间=" + expireTime + "-允许的请求次数=" + limitTimes + "[触发限流]";
LOGGER.debug(msg);
return "false";
}
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result={},请求[正常]响应", result);
}
return proceedingJoinPoint.proceed();
}
}
这段代码的逻辑为，获取 @RateLimiter 注解配置的属性：key、limit、expire，并通过 redisTemplate.execute(RedisScript script, List keys, Object... args) 方法传递给Lua脚本进行限流相关操作，逻辑很清晰。
这里我们定义如果脚本返回状态为0则为触发限流，1表示正常请求。
这里是我们整个限流操作的核心，通过执行一个Lua脚本进行限流的操作。脚本内容如下
--获取KEY
local key1 = KEYS[1]
local val = redis.call('incr', key1)
local ttl = redis.call('ttl', key1)
--获取ARGV内的参数并打印
local expire = ARGV[1]
local times = ARGV[2]
redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(times))
redis.log(redis.LOG_DEBUG,tostring(expire))
redis.log(redis.LOG_NOTICE, "incr "..key1.." "..val);
if val == 1 then
redis.call('expire', key1, tonumber(expire))
else
if ttl == -1 then
redis.call('expire', key1, tonumber(expire))
end
end
if val > tonumber(times) then
return 0
end
return 1
逻辑很通俗，我简单介绍下。
- 首先脚本获取Java代码中传递而来的要限流的模块的key，不同的模块key值一定不能相同，否则会覆盖！
- redis.call('incr', key1)对传入的key做incr操作，如果key首次生成，设置超时时间ARGV[1]；（初始值为1）
- ttl是为防止某些key在未设置超时时间并长时间已经存在的情况下做的保护的判断；
- 每次请求都会做+1操作，当限流的值val大于我们注解的阈值，则返回0表示已经超过请求限制，触发限流。否则为正常请求。
当过期后，又是新的一轮循环，整个过程是一个原子性的操作，能够保证单位时间不会超过我们预设的请求阈值。
到这里我们便可以在项目中进行测试。
这里我贴一下核心代码，我们定义一个接口，并注解 @RateLimiter(key = "ratedemo:1.0.0", limit = 5, expire = 100) 表示模块ratedemo:sendPayment:1.0.0 在100s内允许通过5个请求，这里的参数设置是为了方便看结果。实际中，我们通常会设置1s内允许通过的次数。
@Controller
public class TestController {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestController.class);
@ResponseBody
@RequestMapping("ratelimiter")
@RateLimiter(key = "ratedemo:1.0.0", limit = 5, expire = 100)
public String sendPayment(HttpServletRequest request) throws Exception {
return "正常请求";
}
}
我们通过RestClient请求接口，日志返回如下：
2018-10-28 00:00:00.602 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-1] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:00.688 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-1] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应
2018-10-28 00:00:00.860 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-3] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:01.183 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:01.520 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-3] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应
2018-10-28 00:00:01.521 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应
2018-10-28 00:00:01.557 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-5] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:01.558 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-5] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应
2018-10-28 00:00:01.774 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-7] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:02.111 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-8] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始
2018-10-28 00:00:02.169 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-7] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]限流执行结果-result=1,请求[正常]响应
2018-10-28 00:00:02.169 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-8] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]
2018-10-28 00:00:02.276 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:02.276 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100
2018-10-28 00:00:02.278 DEBUG 17364 --- [io-8888-exec-10] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]
2018-10-28 00:00:02.445 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:02.445 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100
2018-10-28 00:00:02.446 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-2] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]
2018-10-28 00:00:02.628 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]开始执行限流操作
2018-10-28 00:00:02.628 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
RateLimterHandler[分布式限流处理器]参数值为-limitTimes=5,limitTimeout=100
2018-10-28 00:00:02.629 DEBUG 17364 --- [nio-8888-exec-4] c.s.s.r.core.handler.RateLimterHandler :
由于超过单位时间=100-允许的请求次数=5[触发限流]
根据日志能够看到，正常请求5次后，返回限流触发，说明我们的逻辑生效，对前端而言也是可以看到false标记，表明我们的Lua脚本限流逻辑是正确的，这里具体返回什么标记需要调用方进行明确的定义。
我们通过Redis的incr及expire功能特性，开发定义了一套基于注解的分布式限流操作，核心逻辑基于Lua保证了原子性。达到了很好的限流的目的，生产上，可以基于该特点进行定制自己的限流组件，当然你可以参考本文的代码，相信你写的一定比我的demo更好！