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
// ~