SpringBoot+Redis+Lua防止IP重复防刷攻击的方法

黑客或者一些恶意的用户为了攻击你的网站或者APP。通过肉机并发或者死循环请求你的接口。从而导致系统出现宕机。

• 针对新增数据的接口，会出现大量的重复数据，甚至垃圾数据会将你的数据库和CPU或者内存磁盘耗尽，直到数据库撑爆为止。
• 针对查询的接口。黑客一般是重点攻击慢查询，比如一个SQL是2S。只要黑客一致攻击，就必然造成系统被拖垮，数据库查询全都被阻塞，连接一直得不到释放造成数据库无法访问。

具体要实现和达到的效果是：
需求：在10秒内，同一IP 127.0.0.1 地址只允许访问30次。
最终达到的效果：

Long execute = this.stringRedisTemplate.execute(defaultRedisScript, keyList, "30", "10");

分析：keylist = 127.0.0.1 expire 30 incr

• 分析1：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
• 分析2：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
• 分析3：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
• 分析4：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
• 分析10：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
• 判断当前的次数是否以及达到了10次，如果达到了。就时间当前时间是否已经大于30秒。如果没有大于就不允许访问，否则开始设置过期

方法一：根据用户id或者ip来实现

第一步：lua文件

在resource/lua下面创建iplimit.lua文件

-- 为某个接口的请求IP设置计数器，比如：127.0.0.1请求课程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用户的IP
-- ARGV[1] = 过期时间 30m
-- ARGV[2] = 限制的次数
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
    redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1])
end
-- 如果次数还没有过期，并且还在规定的次数内，说明还在请求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
    return 0
end

return 1

第二步：创建lua对象

@SpringBootConfiguration
public class LuaConfiguration {
    /**
     * 将lua脚本的内容加载出来放入到DefaultRedisScript
     * @return
     */
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Long> initluascript() {
        DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
        defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/iplimit.lua")));
        defaultRedisScript.setResultType(Long.class);
        return defaultRedisScript;
    }
}

第三步使用

package com.kuangstudy.controller;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @description:
 * @author: xuke
 * @time: 2021/7/3 22:25
 */
@RestController
public class IpLuaController {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(IpLuaController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Long> iplimitLua;

    @PostMapping("/ip/limit")
    //@IpList(second=10,limit=20)
    public String luaupdateuser(String ip) {
        String key = "user:" + ip;
        // 1: KEYS对应的值,是一个集合
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add(key);
        // 2：具体的值ARGV 他是一个动态参数，起也就是一个数组
        // 10 代表过期时间 2次数，表述：10秒之内最多允许2次访问
        Long execute = stringRedisTemplate.execute(iplimitLua, keysList,"10","2");
        if (execute == 0) {
            log.info("1----->ip:{},请求收到限制", key);
            return "客官，不要太快了服务反应不过来...";
        }
        log.info("2----->ip:{},正常访问，返回课程列表", key);
        return "正常访问，返回课程列表 " + key;
    }
}

其实还可以自己写一个自定义的注解，结合lua来实现限流
比如:@iplimit(time=10,limit=2)

#方法二：注解实现
需求：用户请求在一秒钟之内只允许2个请求。

核心是AOP

前面几步是一样的，lua脚本，lua对象，自定义redisltemplate。

1.redis依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

<!--这里就是redis的核心jar包-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.lua脚本

-- 为某个接口的请求IP设置计数器，比如：127.0.0.1请求课程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用户的IP
-- ARGV[1] = 过期时间 30m
-- ARGV[2] = 限制的次数
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
    redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1])
end
-- 如果次数还没有过期，并且还在规定的次数内，说明还在请求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
    return 0
end
return 1

3.创建lua对象

package com.kuangstudy.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;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
/**
 * @author 飞哥
 * @Title: 学相伴出品
 * @Description: 我们有一个学习网站：https://www.kuangstudy.com
 * @date 2021/5/21 12:01
 */
@Configuration
public class LuaConfiguration {

    /**
     * 将lua脚本的内容加载出来放入到DefaultRedisScript
     * @return
     */
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua() {
        // 1： 初始化一个lua脚本的对象DefaultRedisScript
        DefaultRedisScript<Boolean> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
        // 2: 通过这个对象去加载lua脚本的位置 ClassPathResource读取类路径下的lua脚本
        // ClassPathResource 什么是类路径：就是你maven编译好的target/classes目录
        defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/userlimit.lua")));
        // 3: lua脚本最终的返回值是什么？建议大家都是数字返回。1/0
        defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);
        return defaultRedisScript;
    }
}

4.自定义redistemplate

package com.kuangstudy.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
 * @author 飞哥
 * @Title: 学相伴出品
 * @Description: 我们有一个学习网站：https://www.kuangstudy.com
 * @date 2021/5/20 13:16
 */
@Configuration
public class RedisConfiguration {

    /**
     * @return org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate<java.lang.String, java.lang.Object>
     * @Description 改写redistemplate序列化规则
     **/
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        // 1: 开始创建一个redistemplate
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        // 2:开始redis连接工厂跪安了
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 创建一个json的序列化方式
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        // 设置key用string序列化方式
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 设置value用jackjson进行处理
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash也要进行修改
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // 默认调用
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

5.自定义注解

package com.kuangstudy.limit.annotation;

import java.lang.annotation.*;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface AccessLimiter {
    // 目标： @AccessLimiter(limit="1",timeout="1",key="user:ip:limit")
    // 解读：一个用户key在timeout时间内，最多访问limit次
    // 缓存的key
    String key();
    // 限制的次数
    int limit() default  1;
    // 过期时间
    int timeout() default  1;
}

6.自定义切面

package com.kuangstudy.limit.aop;

import com.kuangstudy.common.exception.BusinessException;
import com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
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.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Aspect
@Component
public class AccessLimiterAspect {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AccessLimiterAspect.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua;

    // 1: 切入点
    @Pointcut("@annotation(com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter)")
    public void cut() {
        System.out.println("cut");
    }

    // 2: 通知和连接点
    @Before("cut()")
    public void before(JoinPoint joinPoint) {

        // 1: 获取到执行的方法
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();

        // 2:通过方法获取到注解
        AccessLimiter annotation = method.getAnnotation(AccessLimiter.class);
        // 如果 annotation==null，说明方法上没加限流AccessLimiter,说明不需要限流操作
        if (annotation == null) {
            return;
        }
        // 3: 获取到对应的注解参数
        String key = annotation.key();
        Integer limit = annotation.limit();
        Integer timeout = annotation.timeout();

        // 4: 如果你的key是空的
        if (StringUtils.isEmpty(key)) {
            String name = method.getDeclaringClass().getName();
            // 直接把当前的方法名给与key
            key = name+"#"+method.getName();
            // 获取方法中的参数列表

            //ParameterNameDiscoverer pnd = new DefaultParameterNameDiscoverer();
            //String[] parameterNames = pnd.getParameterNames(method);

            Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
            for (Class<?> parameterType : parameterTypes) {
                System.out.println(parameterType);
            }

            // 如果方法有参数，那么就把key规则 = 方法名“#”参数类型
            if (parameterTypes != null) {
                String paramtypes = Arrays.stream(parameterTypes)
                        .map(Class::getName)
                        .collect(Collectors.joining(","));
                key = key +"#" + paramtypes;
            }
        }

        // 1: 定义key是的列表
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add(key);
        // 2:执行执行lua脚本限流
        Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, limit.toString(), timeout.toString());
        // 3: 判断当前执行的结果，如果是0，被限制，1代表正常
        if (!accessFlag) {
            throw new BusinessException(500, "server is busy!!!");
        }
    }
}

7.在需要限流的方法上进行限流测试

package com.kuangstudy.controller;
import com.kuangstudy.common.exception.BusinessException;
import com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@RestController
public class RateLimiterController {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua;

    /**
     * 限流的处理方法
     * @param userid
     * @return
     */
    @GetMapping("/limit/user")
    public String limitUser(String userid) {
        // 1: 定义key是的列表
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add("user:"+userid);
        // 2:执行执行lua脚本限流
        Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, "1","1");
        // 3: 判断当前执行的结果，如果是0，被限制，1代表正常
        if (!accessFlag) {
           throw  new BusinessException(500,"server is busy!!!");
        }
        return "scucess";
    }

    /**
     * 限流的处理方法
     * @param userid
     * @return
     *
     * 方案1：如果你的一个方法进行限流：一个方法只允许1秒100请求，key公用
     * 方案2：如果你的一个方法进行限流：某个用户一秒之内允许10个请求，key必须要根据参数的具体值去执行拼接。
     *
     */
    @GetMapping("/limit/aop/user")
    @AccessLimiter(limit = 1,timeout = 1)
    public String limitAopUser(String userid) {
        return "scucess";
    }

    @GetMapping("/limit/aop/user3")
    @AccessLimiter(limit = 10,timeout = 1)
    public String limitAopUse3(String userid) {
        return "scucess";
    }

    /**
     * 限流的处理方法
     * @param userid
     * @return
     *
     * 方案1：如果你的一个方法进行限流：一个方法只允许1秒100请求，key公用
     * 方案2：如果你的一个方法进行限流：某个用户一秒之内允许10个请求，key必须要根据参数的具体值去执行拼接。
     *
     */
    @GetMapping("/limit/aop/user2")
    public String limitAopUser2(String userid) {
        return "scucess";
    }
}

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