基于redis+lua进行限流的方法
创始人
2025-05-29 00:15:17

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 pressure(){return ResultVO.success("抢购成功！");} 

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*/@Autowiredprivate HttpServletResponse response;/*** redis服务*/@Autowiredprivate RedisService redisService;/*** 执行redis的脚本文件*/@Autowiredprivate 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*/@Beanpublic 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
 

在这里插入图片描述
 最后执行即可：
 可以使用jemster进行测试：
 在这里插入图片描述
 到此这篇关于基于redis+lua进行限流的文章就介绍到这了!
                
            
            
            

                
                
                词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。
                            

            

                

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