基于redis+lua进行限流的方法

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IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天24分享网给大家整理了《基于redis+lua进行限流的方法》，聊聊限流、redislua，我们一起来看看吧！

1，首先我们redis有很多限流的算法(比如：令牌桶，计数器，时间窗口)等，但是都有一定的缺点，令牌桶在单项目中相对来说比较稳定，但是在分布式集群里面缺显的不那么友好，这时候，在分布式里面进行限流的话，我们则可以使用redis+lua脚本进行限流，能抗住亿级并发

2，下面说说lua+redis进行限流的做法
开发环境：idea+redis+lua
第一：
打开idea的插件市场，然后搜索lua，点击右边的安装，然后安装好了，重启即可

在这里插入图片描述

第二：写一个自定义限流注解

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config;  import java.lang.annotation.*;  /**  * @author zdj  * @version 1.0.0  * @description 自定义注解实现分布式限流  */ @Target(value = ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface RedisLimitStream {     /**      * 请求限制，一秒内可以允许好多个进入(默认一秒可以支持100个)      * @return      */     int reqLimit() default 1000;      /**      * 模块名称      * @return      */     String reqName() default ""; }

第三：在指定的方法上面添加该注解

/**      * 压测接口      * @return      */     @Login(isLogin = false)     @RedisLimitStream(reqName = "名额秒杀", reqLimit = 1000)     @ApiOperation(value = "压测接口", notes = "压测接口", httpMethod = "GET")     @RequestMapping(value = "/pressure", method = RequestMethod.GET)     public ResultVO

第四：添加一个拦截器对访问的方法在访问之前进行拦截：

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config;  import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.sport.sportcloudmarathonh5.service.impl.RedisService; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.ObjectUtils;  import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.PrintWriter; import java.util.ArrayList; import java.util.List;  /**  * @author zdj  * @version 1.0.0  * @description MyRedisLimiter注解的切面类  */ @Aspect @Component public class RedisLimiterAspect {     private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLimitStream.class);     /**      * 当前响应请求      */     @Autowired     private HttpServletResponse response;      /**      * redis服务      */     @Autowired     private RedisService redisService;      /**      * 执行redis的脚本文件      */     @Autowired     private RedisScript rateLimitLua;      /**      * 对所有接口进行拦截      */     @Pointcut("execution(public * com.sport.sportcloudmarathonh5.controller.*.*(..))")     public void pointcut(){}      /**      * 对切点进行继续处理      */     @Around("pointcut()")     public Object process(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable{         //使用反射获取RedisLimitStream注解         MethodSignature signature = (MethodSignature) proceedingJoinPoint.getSignature();         //没有添加限流注解的方法直接放行         RedisLimitStream redisLimitStream = signature.getMethod().getDeclaredAnnotation(RedisLimitStream.class);         if(ObjectUtils.isEmpty(redisLimitStream)){             return proceedingJoinPoint.proceed();         }          //List设置Lua的KEYS[1]         List keyList = new ArrayList();         keyList.add("ip:" + (System.currentTimeMillis() / 1000));          //获取注解上的参数，获取配置的速率         //List设置Lua的ARGV[1]         int value = redisLimitStream.reqLimit();          // 调用Redis执行lua脚本，未拿到令牌的，直接返回提示         boolean acquired = redisService.execute(rateLimitLua, keyList, value);         logger.info("执行lua结果：" + acquired);         if(!acquired){             this.limitStreamBackMsg();             return null;         }          //获取到令牌，继续向下执行         return proceedingJoinPoint.proceed();     }      /**      * 被拦截的人，提示消息      */     private void limitStreamBackMsg() {         response.setHeader("Content-Type", "text/html;charset=UTF8");         PrintWriter writer = null;         try {             writer = response.getWriter();             writer.println("{\"code\":503,\"message\":\"当前排队人较多，请稍后再试！\",\"data\":\"null\"}");             writer.flush();         } catch (Exception e) {             e.printStackTrace();         } finally {             if (writer != null) {                 writer.close();             }         }     } }

第五：写个配置类，在启动的时候将我们的lua脚本代码加载到redisscript中

package com.sport.sportcloudmarathonh5.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.core.io.ClassPathResource; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;  /**  * @author zdj  * @version 1.0.0  * @description 实现redis的编码方式  */ @Configuration public class RedisConfiguration {      /**      * 初始化将lua脚本加载到redis脚本中      * @return      */     @Bean     public DefaultRedisScript loadRedisScript() {         DefaultRedisScript redisScript = new DefaultRedisScript();         redisScript.setLocation(new ClassPathResource("limit.lua"));         redisScript.setResultType(Boolean.class);         return redisScript;     } }

第六：redis执行lua的方法

  /**      * 执行lua脚本      * @param redisScript lua源代码脚本      * @param keyList      * @param value      * @return      */     public boolean execute(RedisScript redisScript, List keyList, int value) {         return redisTemplate.execute(redisScript, keyList, String.valueOf(value));     }

第七：在resources目录下面新加一个lua脚本文件，将下面代码拷贝进去即可：

local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一个） local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0") if current + 1 > limit then --如果超出限流大小     return false else --请求数+1，并设置2秒过期     redis.call("INCRBY", key, "1")     redis.call("expire", key, "2") end return true

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