高性能分布式限流：Redis+Lua真香！

编程/开发
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2023-04-26
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标签   Redis Lua

什么是限流？为什么要限流？

限流，这个词其实并不陌生，在我们生活中也随处可见。做核酸时，工作人员会在核酸检测点的空地上摆放着弯弯曲曲的围栏，人们排着队左拐右拐的往前移动，其实这么做的目的就是限流！因为核酸检测的窗口是有限的，一下子进那么多人，没那么多空间让人们站下，就会造成拥挤，甚至会造成事故。所以需要限流！

同样的，我们的应用程序也是类似的，任何系统它处理请求的能力都是有限的，一旦请求多到超出系统的处理极限，系统就会崩溃。对于生产环境，崩溃是一个很大的生产事故，保不准就会给公司造成很大的损失，轻则赔款，重则判刑都是有可能的。所以今天我们就来聊一下如何实现高性能的限流。

img

重试、限流、熔断、降级被称为分布式系统高可用的四板斧。

img

图源infoQ

不可避免地，

第一，我们一定要设置超时；

第二，要在一些场景里面去考虑重试的逻辑；

第三，考虑熔断的逻辑，不要被下游拖死；

第四，一定要有限流的逻辑，不要被上游打死。

当今社会，互联网公司的流量巨大，系统上线前需要对系统进行全面的流量峰值评估，以判断系统所能承载的最大瞬时请求数，尤其是像各种秒杀促销活动，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会事先评估系统最大请数，并设置限流逻辑，以便在系统流量到达设定的阈值时，拒绝掉这部分流量，从而确保系统不会崩溃。

限流会导致用户在短时间内（这个时间段是毫秒级的）系统不可用，假设系统设置的每秒流量阈值是100，理论上一秒内第101个及之后的请求都会被限流，相当于拒绝服务，下一秒进来的请求能正常被响应，这也就是为什么我们抢购时，一会儿能进页面一会儿显示“请稍后”之类的提示语。相比于系统的短暂不可用，要比系统崩溃要好太多了。

img

对于限流有很多方式，最经典的几种就是，计数器法、滑动窗口、漏桶法、令牌桶等，今天北哥要讲的是采用Redis + Lua脚本实现高性能的分布式限流，下面就跟着北哥来一起实战吧。

分布式限流

所谓的分布式限流，其实道理很简单。分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式集群环境中所有服务器当做一个整体来考量。比如说针对IP限流，我们限制了1个IP每秒最多10个访问，不管来自这个IP地址的请求落在了哪台机器上，只要是访问了集群中的服务节点，那么都会受到限制规则的制约。

从上面的例子不难看出，我们必须将限流信息保存在一个“中心化”的组件上，这样它就可以获取到集群中所有机器的访问状态。

img

目前有两个比较主流的限流方案：

  1. 网关层限流。将限流规则应用在所有流量的入口处
  2. 中间件限流。将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里（比如redis），每个组件都可以从这里获取到当前时间的流量统计，从而决定是否放行还是拒绝。

Redis+Lua实现高性能分布式限流

这篇文章介绍Redis+Lua实现分布式限流，很多小伙伴不知道Lua是什么，个人理解，Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把Lua脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块。

而Lua本身就是一种编程语言（脚本语言），Redis 脚本使用 Lua 解释器来执行脚本。Reids 2.6 版本通过内嵌支持 Lua 环境。执行脚本的常用命令为 EVAL。详细参考https://www.redis.net.cn/tutorial/3516.html

虽然Redis 官方没有直接提供限流相应的API，但却支持了 Lua 脚本的功能，可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

并且通常我们使用Redis事务时，并不是直接使用Redis自身提供的事务功能，而是使用Lua脚本。相比Redis事务，Lua脚本的优点：

  • 减少网络开销：使用Lua脚本，无需向Redis 发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输
  • 原子操作：Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行，原子，无需担心并发
  • 复用：Lua脚本一旦执行，会永久保存 Redis 中,，其他客户端可复用

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Lua脚本大致逻辑如下：

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])

-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
    -- 返回(拒绝)
    return 0
else
    -- 没有超出 value + 1
    redis.call("INCRBY", key, 1)
    -- 设置过期时间
    redis.call("EXPIRE", key, 2)
    -- 返回(放行)
    return 1
end
  • 通过KEYS[1] 获取传入的key参数
  • 通过ARGV[1]获取传入的limit参数
  • redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为null那么就返回0
  • 接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0
  • 如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1

实战

首先创建一个springboot项目，在pom.xml中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>21.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <version>3.9</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

配置RedisTemplate

首先application.properties配置Redis连接信息

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.database=0

然后通过@Bean配置RedisTemplate

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

import java.io.Serializable;

/**
 * redis配置类.
 *
 * @author : 北哥 公众号：BiggerBoy
 * @version : 1.0 2022/09/09
 * @since : 1.0
 */
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        return new JedisConnectionFactory();
    }

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

创建自定义注解

然后我们创建自定义注解：

import com.biggerboy.redislimiter.enums.LimitType;
import java.lang.annotation.*;

/**
 * redis限流注解.
 *
 * @author : 北哥 公众号：BiggerBoy
 * @version : 1.0 2022/09/09
 * @since : 1.0
 */
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface MyRedisLimiter {
    /**
     * 缓存到Redis的key
     */
    String key();
    /**
     * Key的前缀
     */
    String prefix() default "limiter:";
    /**
     * 给定的时间范围 单位(秒)
     * 默认1秒 即1秒内超过count次的请求将会被限流
     */
    int period() default 1;
    /**
     * 一定时间内最多访问的次数
     */
    int count();
    /**
     * 限流的维度(用户自定义key 或者 调用方ip)
     */
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

创建切面类RedisLimitAspect

大致逻辑是获取方法上的注解MyRedisLimiter，从注解上获取配置信息，组装keys和参数，然后调用RedisTemplate的execute方法获取当前时间内请求数，小于等于limitCount则不限流，否则限流降级处理。

/**
 * @param pjp
 * @author 问北(北哥) 公众号：BiggerBoy
 * @description 切面
 * @date 2022-9-8 18:29:53
 */
@Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.wenbei.annotation.MyRedisLimiter)")
public Object limit(ProceedingJoinPoint pjp) {
    MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
    Method method = signature.getMethod();
    MyRedisLimiter limitAnnotation = method.getAnnotation(MyRedisLimiter.class);
    LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
    int limitPeriod = limitAnnotation.period();
    int limitCount = limitAnnotation.count();

    String key = getKey(limitAnnotation, limitType);
    ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
    try {
        Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
        logger.info("try to access, this time count is {} for key: {}", count, key);
        if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {
            return pjp.proceed();
        } else {
            demote();//降级
            return null;
        }
    } catch (Throwable e) {
        if (e instanceof RuntimeException) {
            throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
        }
        throw new RuntimeException("服务器出现异常，请稍后再试");
    }
}

到这里，最关键的Lua是如何使用的还没讲到。我们可以看到上述代码调用limitRedisTemplate.execute参数的第一个是redisScript，这便是Redis用于执行Lua脚本的重要支持。

加载Lua脚本

在切面类中，我们可以通过初始化加载Lua脚本，如下new ClassPathResource(LIMIT_LUA_PATH)

private static final String LIMIT_LUA_PATH = "limit.lua";
private DefaultRedisScript<Number> redisScript;
@PostConstruct
public void init() {
    redisScript = new DefaultRedisScript<>();
    redisScript.setResultType(Number.class);
    ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource(LIMIT_LUA_PATH);
    try {
        classPathResource.getInputStream();//探测资源是否存在
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(classPathResource));
    } catch (IOException e) {
        logger.error("未找到文件：{}", LIMIT_LUA_PATH);
    }
}

我们传入常量limit.lua，这是classpath下创建的脚本文件，Lua脚本如下，也很简单，就不在赘述。通常应该在limit.lua文件中放置脚本文件，这样如果需要修改脚本，仅需要修改文件重启即可。

local count
count = redis.call('get',KEYS[1])
--不超过最大值，则直接返回
if count and tonumber(count) > tonumber(ARGV[1]) then
    return count;
end
    --执行计算器自加
    count = redis.call('incr',KEYS[1])
if tonumber(count) == 1 then
    --从第一次调用开始限流，设置对应key的过期时间
    redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
end
return count;

降级

然后在降级方法中写我们的降级逻辑，通过抛异常或往HttpServletResponse写入返回信息都可以。

/**
 * 降级策略
 * @author 北哥
 * @date 2020/4/8 13:24
 */
private void demote() {
    logger.info("try to access fail, this request will be demoted");
    //throw new RuntimeException("限流了");
    response.setHeader("Content-Type", "text/html;charset=UTF8");
    PrintWriter writer = null;
    try {
        writer = response.getWriter();
        writer.println("访问失败，请稍后再试...");
        writer.flush();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        if (writer != null) {
            writer.close();
        }
    }
}

接口限流

好了，准备工作都ok了，下面我们在controller接口上加上注解，测试一下。

/**
 * 测试限流controller
 * @author 北哥 公众号：BiggerBoy
 * @date 2022年9月8日17:02:40
 */
@RestController
public class TestLimiterController {
    /**
     * @author 北哥
     * @description
     * @date 2020/4/8 13:42
     */
    @MyRedisLimiter(key = "limitTest", count = 2)
    @RequestMapping(value = "/limitTest")
    public Long limitTest() {
        System.out.println("limitTest");
        return 1L;
    }

    /**
     * @author 北哥
     * @description
     * @date 2020/4/8 13:42
     */
    @MyRedisLimiter(key = "customer_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.CUSTOMER)
    @GetMapping("/limitTest2")
    public Integer testLimiter2() {
        System.out.println("limitTest2");
        return 1;
    }

    /**
     * @author 北哥
     * @description
     * @date 2020/4/8 13:42
     */
    @MyRedisLimiter(key = "ip_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.IP)
    @GetMapping("/limitTest3")
    public Integer testLimiter3() {
        System.out.println("limitTest3");
        return 3;
    }
}

测试

接口限制每秒2个请求，我们使用jmeter1秒发10个请求

img

结果只有前两个成功了（上述降级采用的直接抛异常，方便在这里看到限流时下面时红色的）

img

总结

以上 springboot + aop + Lua 限流实现是比较简单的，旨在让大家认识下什么是限流？如何做一个简单的限流功能，面试要知道这是个什么东西。上面虽然说了几种实现限流的方案，但选哪种还要结合具体的业务场景，不能为了用而用。在真正的场景里，不止设置一种限流规则，而是会设置多个限流规则共同作用，如连接数、访问频率、黑白名单、传输速率等。

源码地址：

https://gitee.com/it-wenbei/redis-limiter.git

参考：

https://www.cnblogs.com/h1763656169/articles/16554906.html

https://www.redis.net.cn/tutorial/3516.html

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