Springboot使用redis实现接口Api限流的示例代码

前言

该篇介绍的内容如题,就是利用redis实现接口的限流(  某时间范围内 最大的访问次数 ) 。

正文

惯例,先看下我们的实战目录结构:

首先是pom.xml 核心依赖:

 <!--用于redis数据库连接-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <!--用于redis lettuce 连接池pool使用-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

然后是application.yml里面的redis接入配置:

spring:
  redis:
    lettuce:
      pool:
        #连接池最大连接数 使用负值代表无限制 默认为8
        max-active: 10
        #最大空闲连接 默认8
        max-idle: 10
        #最小空闲连接 默认0
        min-idle: 1
    host: 127.0.0.1
    password: 123456
    port: 6379
    database: 0
    timeout: 2000ms
server:
  port: 8710

redis的配置类, RedisConfig.java:

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import static org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig;

/**
 * @Author: JCccc
 * @CreateTime: 2018-09-11
 * @Description:
 */
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisCacheConfiguration cacheConfiguration =
                defaultCacheConfig()
                        .disableCachingNullValues()
                        .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class)));
        return RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(cacheConfiguration).build();
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
        Jackson2JsonRedisSerializer 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);
        //序列化设置 ,这样为了存储操作对象时正常显示的数据,也能正常存储和获取
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        return redisTemplate;
    }
    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate();
        stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory);
        return stringRedisTemplate;
    }

}

自定义注解:

import java.lang.annotation.*;

/**
 * @Author JCccc
 * @Description
 * @Date 2021/7/23 11:46
 */
@Inherited
@Documented
@Target({ElementType.FIELD, ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RequestLimit {

    /**
     * 时间内  秒为单位
     */
    int second() default 10;

    /**
     *  允许访问次数
     */
    int maxCount() default 5;

    //默认效果 : 10秒内 对于使用该注解的接口,只能总请求访问数 不能大于 5次

}

接下来是拦截器 RequestLimitInterceptor.java:

拦截接口的方式 是通过 ip地址+接口url ,做时间内的访问计数

import com.elegant.testdemo.annotation.RequestLimit;
import com.elegant.testdemo.utils.IpUtil;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.method.HandlerMethod;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Author JCccc
 * @Description
 * @Date 2021/7/23 11:49
 */

@Component
public class RequestLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
    private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        try {
            if (handler instanceof HandlerMethod) {
                HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
                // 获取RequestLimit注解
                RequestLimit requestLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(RequestLimit.class);
                if (null==requestLimit) {
                    return true;
                }
                //限制的时间范围
                int seconds = requestLimit.second();
                //时间内的 最大次数
                int maxCount = requestLimit.maxCount();
                String ipAddr = IpUtil.getIpAddr(request);
                // 存储key
                String key =  ipAddr+":"+request.getContextPath() + ":" + request.getServletPath();
                // 已经访问的次数
                Integer count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key);
                log.info("检测到目前ip对接口={}已经访问的次数", request.getServletPath() , count);
                if (null == count || -1 == count) {
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, 1, seconds, TimeUnit.SECONDS);
                    return true;
                }
                if (count < maxCount) {
                    redisTemplate.opsForValue().increment(key);
                    return true;
                }
                log.warn("请求过于频繁请稍后再试");
                returnData(response);
                return false;
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            log.warn("请求过于频繁请稍后再试");
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }

    public void returnData(HttpServletResponse response) throws IOException {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("application/json; charset=utf-8");
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        //这里传提示语可以改成自己项目的返回数据封装的类
        response.getWriter().println(objectMapper.writeValueAsString("请求过于频繁请稍后再试"));
        return;
    }

}

接下来是 拦截器的配置 WebConfig.java:

import com.elegant.testdemo.interceptor.RequestLimitInterceptor;
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.WebMvcConfigurer;

/**
 * @Author JCccc
 * @Description
 * @Date 2021/7/23 11:52
 */

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Autowired
    private RequestLimitInterceptor requestLimitInterceptor;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(requestLimitInterceptor)

                //拦截所有请求路径
                .addPathPatterns("/**")
                //再设置 放开哪些路径
                .excludePathPatterns("/static/**","/auth/login");
    }

}

最后还有两个工具类

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;

/**
 * @Author : JCccc
 * @CreateTime : 2018-11-23
 * @Description :
 * @Point: Keep a good mood
 **/
public class IpUtil {
    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IP
                    InetAddress inet = null;
                    try {
                        inet = InetAddress.getLocalHost();
                    } catch (UnknownHostException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    ipAddress = inet.getHostAddress();
                }
            }
            // 对于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 && ipAddress.length() > 15) { // "***.***.***.***".length()
                // = 15
                if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {
                    ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            ipAddress="";
        }
        // ipAddress = this.getRequest().getRemoteAddr();

        return ipAddress;
    }
}

RedisUtil :

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.*;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.Set;

@Component
public class RedisUtils {

    @Autowired

    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 写入String型 [ 键,值]
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */

    public boolean set(final String key, Object value) {
        boolean result = false;
        try {
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;

    }

  /**
     * 写入String型,顺便带有过期时间 [ 键,值]
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */

    public boolean setWithTime(final String key, Object value,int seconds) {
        boolean result = false;
        try {

            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value,seconds, TimeUnit.SECONDS);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;

    }

    /**
     * 批量删除对应的value
     *
     * @param keys
     */

    public void remove(final String... keys) {
        for (String key : keys) {
            remove(key);
        }
    }

    /**
     * 批量删除key
     *
     * @param pattern
     */

    public void removePattern(final String pattern) {
        Set<Serializable> keys = redisTemplate.keys(pattern);
        if (keys.size() > 0)
            redisTemplate.delete(keys);
    }

    /**
     * 删除对应的value
     *
     * @param key
     */

    public void remove(final String key) {
        if (exists(key)) {
            redisTemplate.delete(key);
        }
    }

    /**
     * 判断缓存中是否有对应的value
     *
     * @param key
     * @return
     */

    public boolean exists(final String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 读取缓存
     *
     * @param key
     * @return
     */

    public Object get(final String key) {
        Object result = null;
        ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
        result = operations.get(key);
        return result;
    }

    /**
     * 哈希 添加
     * hash 一个键值(key->value)对集合
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @param value
     */

    public void hmSet(String key, Object hashKey, Object value) {

        HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();

        hash.put(key, hashKey, value);

    }

    /**
     * Hash获取数据
     *
     * @param key
     * @param hashKey
     * @return
     */

    public Object hmGet(String key, Object hashKey) {
        HashOperations<String, Object, Object> hash = redisTemplate.opsForHash();
        return hash.get(key, hashKey);

    }

    /**
     * 列表添加
     * list:lpush key value1
     *
     * @param k
     * @param v
     */

    public void lPush(String k, Object v) {
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        list.rightPush(k, v);
    }

    /**
     * 列表List获取
     * lrange: key 0 10 (读取的个数 从0开始 读取到下标为10 的数据)
     *
     * @param k
     * @param l
     * @param l1
     * @return
     */

    public List<Object> lRange(String k, long l, long l1) {
        ListOperations<String, Object> list = redisTemplate.opsForList();
        return list.range(k, l, l1);
    }

    /**
     * Set集合添加
     *
     * @param key
     * @param value
     */

    public void add(String key, Object value) {
        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();
        set.add(key, value);
    }

    /**
     * Set 集合获取
     *
     * @param key
     * @return
     */

    public Set<Object> setMembers(String key) {

        SetOperations<String, Object> set = redisTemplate.opsForSet();

        return set.members(key);

    }

    /**
     * Sorted set :有序集合添加
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param scoure
     */

    public void zAdd(String key, Object value, double scoure) {
        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();
        zset.add(key, value, scoure);
    }

    /**
     * Sorted set:有序集合获取
     *
     * @param key
     * @param scoure
     * @param scoure1
     * @return
     */

    public Set<Object> rangeByScore(String key, double scoure, double scoure1) {

        ZSetOperations<String, Object> zset = redisTemplate.opsForZSet();

        return zset.rangeByScore(key, scoure, scoure1);

    }

    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     *
     * @param key 键
     * @return
     */

    public Set<Integer> sGet(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 根据value从一个set中查询,是否存在
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true 存在 false不存在
     */

    public boolean sHasKey(String key, Object value) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

}

最后写个测试接口

TestController.java

import com.elegant.testdemo.annotation.RequestLimit;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @Author JCccc
 * @Description
 * @Date 2021/7/23 11:55
 */
@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/test")
    @RequestLimit(maxCount = 3,second = 60)
    public String test() {
        return "你好,如果对你有帮助,请点赞加关注。";
    }

}

这个/test接口的注解,我们设置的是 60秒内 最大访问次数为 3次 (实际应用应该是根据具体接口做相关的次数限制。)

然后使用postman测试一下接口:

前面三次都是请求通过的:

第四次:

ok,就先到这。

到此这篇关于Springboot使用redis实现接口Api限流的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Springboot redis接口限流内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 使用SpringBoot + Redis 实现接口限流的方式

    目录 配置 限流注解 定制 RedisTemplate Lua 脚本 注解解析 接口测试 全局异常处理 Redis 除了做缓存,还能干很多很多事情:分布式锁.限流.处理请求接口幂等性...太多太多了 配置 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.springfra

  • Springboot+Redis实现API接口限流的示例代码

    添加Redis的jar包. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在application.yml中配置redis spring: ## Redis redis: database: 0 host: 127.0.0.1 p

  • SpringBoot Redis用注释实现接口限流详解

    目录 1. 准备工作 2. 限流注解 3. 定制 RedisTemplate 4. 开发 Lua 脚本 5. 注解解析 6. 接口测试 7. 全局异常处理 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</g

  • Springboot使用redis实现接口Api限流的示例代码

    前言 该篇介绍的内容如题,就是利用redis实现接口的限流(  某时间范围内 最大的访问次数 ) . 正文 惯例,先看下我们的实战目录结构: 首先是pom.xml 核心依赖: <!--用于redis数据库连接--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

  • Springboot使用redis实现接口Api限流的实例

    前言 该篇介绍的内容如题,就是利用redis实现接口的限流(  某时间范围内 最大的访问次数 ) . 正文 惯例,先看下我们的实战目录结构: 首先是pom.xml 核心依赖: <!--用于redis数据库连接--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

  • SpringBoot利用限速器RateLimiter实现单机限流的示例代码

    目录 一. 概述 二. SpringBootDemo 2.1 依赖 2.2 application.yml 2.3 启动类 2.4 定义一个限流注解 RateLimiter.java 2.5 代理: RateLimiterAspect.java 2.6 使用 一. 概述 参考开源项目https://github.com/xkcoding/spring-boot-demo 在系统运维中, 有时候为了避免用户的恶意刷接口, 会加入一定规则的限流, 本Demo使用速率限制器com.xkcoding.r

  • SpringBoot整合Redis实现消息发布与订阅的示例代码

    当我们在多个集群应用中使用到本地缓存时,在数据库数据得到更新后,为保持各个副本当前被修改的数据与数据库数据保持同步,在数据被操作后向其他集群应用发出被更新数据的通知,使其删除;下次当其他应用请求该被更新的数据时,应用会到数据库去取,也就是最新的数据,从而使得被更新数据与数据库保持同步! 能实现发送与接收信息的中间介有很多,比如:RocketMQ.RabbitMQ.ActiveMQ.Kafka等,本次主要简单介绍Redis的推送与订阅功能并集成Spring Boot的实现. 1.添加SpringB

  • SpringBoot整合Redis正确的实现分布式锁的示例代码

    前言 最近在做分块上传的业务,使用到了Redis来维护上传过程中的分块编号. 每上传完成一个分块就获取一下文件的分块集合,加入新上传的编号,手动接口测试下是没有问题的,前端通过并发上传调用就出现问题了,并发的get再set,就会存在覆盖写现象,导致最后的分块数据不对,不能触发分块合并请求. 遇到并发二话不说先上锁,针对执行代码块加了一个JVM锁之后问题就解决了. 仔细一想还是不太对,项目是分布式部署的,做了负载均衡,一个节点的代码被锁住了,请求轮询到其他节点还是可以进行覆盖写,并没有解决到问题啊

  • SpringMVC 限流的示例代码

    在使用SpringBoot做接口访问如何做接口的限流,这里我们可以使用google的Guava包来实现,当然我们也可以自己实现限流,Guava中的限流是久经考验的我们没必需重新再去写一个,如果想了解限流原理的同学可以自己查阅一下相关的资料,本文不作过来说明噢. 使用说明 在项目中引入Guava相关包 http://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava/21.0 maven项目 <!-- https://mvnrepository.co

  • Springboot利用Redis实现接口幂等性拦截

    目录 前言 正文 实战开始 核心三件套 工具类三件套 REDIS配置类 前言 近期一个老项目出现了接口幂等性 校验问题,前端加了按钮置灰, 依然被人拉着接口参数一顿输出,还是重复调用了接口,小陈及时赶到现场,通过复制粘贴,完成了后端接口幂等性调用校验. 以前写过一篇关于接口简单限流防止重复调用的,但是跟该篇还是不一样的,该篇的角度是接口和参数整体一致才当做重复. 简单限流:Springboot使用redis实现接口Api限流的实例 该篇内容: 实现接口调用的幂等性校验 方案 :自定义注解+red

  • Java使用Semaphore对单接口进行限流

    目录 一.实战说明 1.1 效果说明 1.2 核心知识点 二. 环境搭建 三.限流演示 3.1 并发请求工具 3.2 效果示例图 一.实战说明 1.1 效果说明 本篇主要讲如何使用Semaphore对单接口进行限流,例如有如下场景 a. A系统的有a接口主要给B系统调用,现在希望对B系统进行限流,例如处理峰值在100,超过100的请求快速失败 b. 接口作为总闸入口,希望限制所有外来访问,例如某个房间只能同时100个玩家在线,只有前面的处理完后面的才能继续请求 c. 其他类型场景,也就是资源固定

  • 使用AOP+redis+lua做方法限流的实现

    目录 需求 实现方式 源码 Limit 注解 LimitKey LimitType RedisLimiterHelper LimitInterceptor TestService 需求 公司里使用OneByOne的方式删除数据,为了防止一段时间内删除数据过多,让我这边做一个接口限流,超过一定阈值后报异常,终止删除操作. 实现方式 创建自定义注解 @limit 让使用者在需要的地方配置 count(一定时间内最多访问次数). period(给定的时间范围),也就是访问频率.然后通过LimitInt

随机推荐