Redis学习4——Redis应用之限流

引言

Redis作为一个内存数据库其读写速度非常快，并且支持原子操作，这使得它非常适合处理频繁的请求，一般情况下，我们会使用Redis作为缓存数据库，但处理做缓存数据库之外，Redis的应用还十分广泛，比如这一节，我们将讲解Redis在限流方面的应用。

通过setnx实现限流

我们通过切面，来获取某给接口在一段时间内的请求次数，当请求次数超过某个值时，抛出限流异常，直接返回，不执行业务逻辑。思路大致如下：

初步实现

我们参照上面的流程，对Redis限流进行实现。首先引入aop切面相关的依赖

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

然后添加一个限流注解类，这个注解有三个属性，maxTimes表示最大访问次数，interval表示限流间隙，unit表示时间的单位，假设配置的值为maxTimes=10, interval=1, unit= TimeUnit.SECONDS，那么表示在1秒内，限制访问次数为10次。

package org.example.annotations;

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Target(value = ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Limit {
    // 访问次数
    public int maxTimes() default 1;

    // 间隔时间
    public int interval() default 1;

    // 时间单位
    public TimeUnit unit() default TimeUnit.SECONDS;
}

返回结果类：

package org.example.common;

import lombok.Getter;

import java.io.Serializable;

public class Response <T>  implements Serializable {
    @Getter
    private int code;

    @Getter
    private String msg;

    @Getter
    private T data;

    private Response(int code, String msg) {
        this.code = code;
        this.msg = msg;
    }

    private Response(int code, String msg, T data) {
        this.code = code;
        this.msg = msg;
        this.data = data;
    }

    private Response(ResultCode resultCode) {
        this.code = resultCode.getCode();
        this.msg = resultCode.getMsg();
    }

    private Response(ResultCode resultCode, T data) {
        this.code = resultCode.getCode();
        this.msg = resultCode.getMsg();
        this.data = data;
    }

    public static <T> Response success() {
        return new Response(ResultCode.SUCCESS);
    }

    public static <T> Response success(T data) {
        return new Response(ResultCode.SUCCESS, data);
    }

    public static <T> Response fail() {
        return new Response(ResultCode.FAIL);
    }

    public static <T> Response fail(ResultCode resultCode) {
        return new Response(resultCode);
    }

    public static <T> Response error() {
        return new Response(ResultCode.SERVER_ERROR);
    }

    public static <T> Response error(String msg) {
        return new Response(ResultCode.SERVER_ERROR.getCode(), msg);
    }
}

错误码类，在错误码中，我们添加一个LIMIT_ERROR，表示该接口被限流。

package org.example.common;

public enum ResultCode {
    SUCCESS(200, "操作成功"),

    FAIL(400, "操作失败"),

    SERVER_ERROR(500, "服务器错误"),

    LIMIT_ERROR(400, "限流");

    int code;

    String msg;

    ResultCode(int code, String msg) {
        this.code = code;
        this.msg = msg;
    }

    public int getCode() {
        return this.code;
    }

    public String getMsg() {
        return this.msg;
    }
}

业务异常类

public class BusinessException extends RuntimeException {
    private ResultCode resultCode;

    public BusinessException(ResultCode resultCode) {
        super(resultCode.getMsg());
        this.resultCode = resultCode;
    }

    public ResultCode getResultCode() {
        return this.resultCode;
    }
}

全局异常处理类，在我们的切面中，如果发现访问次数大于最大访问次数，那么抛出限流异常，由全局异常处理类进行处理，返回对应的结果

package org.example.exception;

import org.example.common.Response;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(value = BusinessException.class)
    public Response handleBusinessException(BusinessException e) {
        return Response.fail(e.getResultCode());
    }

    @ExceptionHandler(value = Exception.class)
    public Response handleException(Exception e) {
        return Response.error(e.getMessage());
    }
}

限流切面类

package org.example.aspect;

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.example.annotations.Limit;
import org.example.common.ResultCode;
import org.example.exception.BusinessException;
import org.example.util.RedisUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@Aspect
public class LimitAspect {
    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;

    @Pointcut("@annotation(org.example.annotations.Limit)")
    public void pointCut() {
    }

    @Before("pointCut()")
    public void beforeAdvice(JoinPoint joinPoint) {
        // 获取方法名
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        String prefixMethod = joinPoint.getSignature().getDeclaringTypeName();
        String fullMethodName = prefixMethod + "." + methodName;
        System.out.println("methodName:" + fullMethodName);

        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        for (Object arg : args) {
            System.out.println("method argument:" + arg);
        }

        // 获取注解参数
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Limit annotation = methodSignature.getMethod().getAnnotation(Limit.class);
        System.out.println(annotation.unit());
        System.out.println(annotation.maxTimes());
        System.out.println(annotation.interval());

        // 获取redis值
        Object key = redisUtils.getKey(fullMethodName);
        if (key != null) {
            Integer redisValue = (Integer) key;
            // 小于限流值
            if (redisValue.compareTo(annotation.maxTimes()) < 0) {
                redisUtils.increment(fullMethodName);
                return;
            }
            // 大于限流值
            throw new BusinessException(ResultCode.LIMIT_ERROR);
        }

        // 获取的值为null, 设置数据到redis中
        redisUtils.addKey(fullMethodName, 1, annotation.interval(), annotation.unit());
    }
}

最后添加一个TestController类，用于进行接口的测试：

package org.example.controller;

import org.example.annotations.Limit;
import org.example.common.Response;
import org.example.common.ResultCode;
import org.example.exception.BusinessException;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@RequestMapping(value = "/test")
public class TestController {

    @GetMapping(value = "/hello1")
    @Limit(maxTimes = 10, interval = 100, unit = TimeUnit.SECONDS)
    public Response hello1(@RequestParam(name = "name", defaultValue = "cxy") String name) {
        return Response.success("hello1 success " + name);
    }
}

从上面的接口注解配置中，可以看出，这个接口在100秒内最多访问10次，我们启动项目，访问/test/hello1，前10次的访问结果为：

第11次时，开始限流了

这里看起来不是很直观，我们将时间间隙改为2，表示2秒最多由10个请求能执行

@GetMapping(value = "/hello1")
    @Limit(maxTimes = 10, interval = 2, unit = TimeUnit.SECONDS)
    public Response hello1(@RequestParam(name = "name", defaultValue = "cxy") String name) {
        return Response.success("hello1 success " + name);
    }

使用postman进行并发请求，下面的redis限流测试，就是刚才提到的http://localhost:8080/test/hello1?name=cxy这个请求

执行该并发测试，结果如下：

这里20个请求中，有10个成功，10个被限流。不过这个postman结果展示不太好，只能一个一个查看结果，这里就不一一展示了。

职责分离

上面的代码，虽然能成功限流，但是有一个问题，就是切面类的beforeAdvice方法中，做的事情太多了，又是解析请求参数、解析注解参数，又是使用查询Redis，进行限流判断，我们应该将限流逻辑的判断，此外，这里使用的是Redis，如果后续我们不使用Redis，换成其他方式进行限流判断的话，需要改很多处代码，因此，这里要做一些优化，包括：
1）定义限流请求类，用于封装访问的方法名、注解信息等内容
2）定义限流处理接口
3）定义Redis限流处理类，通过Redis实现限流处理接口
我们首先定义一个限流请求类，封装限流处理所需要的参数：

package org.example.request;

import lombok.Data;

import java.io.Serializable;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Data
public class LimitRequest implements Serializable {
    private String methodName;

    private Integer interval;

    private Integer maxTimes;

    private TimeUnit timeUnit;

    private Map<String, Object> extendMap = new HashMap<>();
}

定义限流处理接口

package org.example.limit;

import org.example.request.limit.LimitRequest;

public interface LimitHandler {
    void handleLimit(LimitRequest limitRequest);
}

定义Redis的限流处理类

package org.example.limit;

import org.example.common.ResultCode;
import org.example.exception.BusinessException;
import org.example.request.limit.LimitRequest;
import org.example.util.RedisUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class RedisLimitHandler implements LimitHandler{
    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;

    @Override
    public void handleLimit(LimitRequest limitRequest) {
        String methodName = limitRequest.getMethodName();
        // 获取redis值
        Object key = redisUtils.getKey(methodName);
        if (key != null) {
            Integer redisValue = (Integer) key;
            // 小于限流值
            if (redisValue.compareTo(limitRequest.getMaxTimes()) <= 0) {
                redisUtils.increment(methodName);
                return;
            }
            // 大于限流值
            throw new BusinessException(ResultCode.LIMIT_ERROR);
        }

        // 获取的值为null, 设置数据到redis中
        redisUtils.addKey(methodName, 1, limitRequest.getInterval(), limitRequest.getTimeUnit());
    }
}

修改LimitAspect代码，但后续更换限流策略是，只需要修改LimitHandler的bean即可。

package org.example.aspect;

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.example.annotations.Limit;
import org.example.limit.LimitHandler;
import org.example.request.limit.LimitRequest;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;

@Component
@Aspect
public class LimitAspect {

    @Resource
    private LimitHandler redisLimitHandler;

    @Pointcut("@annotation(org.example.annotations.Limit)")
    public void pointCut() {
    }

    @Before("pointCut()")
    public void beforeAdvice(JoinPoint joinPoint) {
        LimitRequest limitRequest = convert2LimitRequest(joinPoint);

        redisLimitHandler.handleLimit(limitRequest);
    }

    private LimitRequest convert2LimitRequest(JoinPoint joinPoint) {
        LimitRequest limitRequest = new LimitRequest();

        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        String prefixMethod = joinPoint.getSignature().getDeclaringTypeName();
        limitRequest.setMethodName(prefixMethod + "." + methodName);

        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        limitRequest.getExtendMap().put("args", args);

        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Limit annotation = methodSignature.getMethod().getAnnotation(Limit.class);
        limitRequest.setInterval(annotation.interval());
        limitRequest.setMaxTimes(annotation.maxTimes());
        limitRequest.setTimeUnit(annotation.unit());
        return limitRequest;
    }
}

通过Zset实现限流

我们可以将请求打造成一个zset数组，每一次请求进来时，value保持一致，可以用UUID生成，然后score用当前时间戳表示，通过range方法，来获取某个时间范围内，请求的个数，然后根据这个个数与限流值对比，当大于限流值时，进行限流操作。
我们修改RedisLimitHandler代码如下：

 @Override
    public void handleLimit(LimitRequest limitRequest) {
       handleLimitByZSet(limitRequest);
    }

    private void handleLimitByZSet(LimitRequest limitRequest) {
        String methodName = limitRequest.getMethodName();

        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        long interval = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(limitRequest.getInterval(), limitRequest.getTimeUnit());

        if (redisUtils.hasKey(methodName)) {
            int count = redisUtils.rangeByScore(methodName, Double.valueOf(currentTime - interval), Double.valueOf(currentTime)).size();
            if (count > limitRequest.getMaxTimes()) {
                throw new BusinessException(ResultCode.LIMIT_ERROR);
            }
        }
        redisUtils.addZSet(methodName, UUID.randomUUID().toString(), Double.valueOf(currentTime));
    }

然后添加一个测试类，用于模拟并发场景下的多个请求

package org.example;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.example.common.Response;
import org.example.common.ResultCode;
import org.example.controller.TestController;
import org.example.exception.BusinessException;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

@SpringBootTest
public class RedisLimitTest {
    @Autowired
    private TestController testController;

    @Test
    public void testLimit() throws ExecutionException, InterruptedException {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        Callable<Response> callable = () -> {
            try {
                String name = "cxy";
                return testController.hello1(name);
            } catch (BusinessException e) {
                return Response.fail(e.getResultCode());
            }
        };
        List<Future<Response>> futureList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            Future<Response> submit = executorService.submit(callable);
            futureList.add(submit);
        }

        for (Future<Response> future : futureList) {
            System.out.println(JSONObject.toJSONString(future.get()));
        }

    }
}

运行结果如下：

我们可以看到，这里确实进行限流了，但是，这个限流个数不太对，这是因为可能多个请求都执行到这条代码，获取到同一个值，然后才进行更新。
int count = redisUtils.rangeByScore(methodName, Double.valueOf(currentTime - interval), Double.valueOf(currentTime)).size();
比如有5个请求同时打过来，此时的执行到上面这条代码时，redis中符合范围的刚好有9条，那么这5个请求在进行判断时，都小于限流值，因此都会执行，然后才是更新zset，这个就是并发场景下的问题了。
另外，使用zset还有一个问题，它虽然能达到滑动窗口的效果，但是zset的数据结构会越来越大。