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SpringBoot限制接口訪(fǎng)問(wèn)頻率功能實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2023年05月22日 08:50:45   作者:碼老思  
最近在基于SpringBoot做一個(gè)面向普通用戶(hù)的系統(tǒng),為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,防止被惡意攻擊,我想控制用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)接口的頻率,接下來(lái)通過(guò)本文給大家介紹SpringBoot限制接口訪(fǎng)問(wèn)頻率功能實(shí)現(xiàn),需要的朋友可以參考下

最近在基于SpringBoot做一個(gè)面向普通用戶(hù)的系統(tǒng),為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,防止被惡意攻擊,我想控制用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)接口的頻率。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能,可以設(shè)計(jì)一個(gè)annotation,然后借助AOP在調(diào)用方法之前檢查當(dāng)前ip的訪(fǎng)問(wèn)頻率,如果超過(guò)設(shè)定頻率,直接返回錯(cuò)誤信息。

常見(jiàn)的錯(cuò)誤設(shè)計(jì)

在開(kāi)始介紹具體實(shí)現(xiàn)之前,我先列舉幾種我在網(wǎng)上找到的幾種常見(jiàn)錯(cuò)誤設(shè)計(jì)。

1. 固定窗口

有人設(shè)計(jì)了一個(gè)在每分鐘內(nèi)只允許訪(fǎng)問(wèn)1000次的限流方案,如下圖01:00s-02:00s之間只允許訪(fǎng)問(wèn)1000次,這種設(shè)計(jì)最大的問(wèn)題在于,請(qǐng)求可能在01:59s-02:00s之間被請(qǐng)求1000次,02:00s-02:01s之間被請(qǐng)求了1000次,這種情況下01:59s-02:01s間隔0.02s之間被請(qǐng)求2000次,很顯然這種設(shè)計(jì)是錯(cuò)誤的。

2. 緩存時(shí)間更新錯(cuò)誤

我在研究這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上有一種很常見(jiàn)的方式來(lái)進(jìn)行限流,思路是基于redis,每次有用戶(hù)的request進(jìn)來(lái),就會(huì)去以用戶(hù)的ip和request的url為key去判斷訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)是否超標(biāo),如果有就返回錯(cuò)誤,否則就把redis中的key對(duì)應(yīng)的value加1,并重新設(shè)置key的過(guò)期時(shí)間為用戶(hù)指定的訪(fǎng)問(wèn)周期。核心代碼如下:

// core logic
int limit = accessLimit.limit();
long sec = accessLimit.sec();
String key = IPUtils.getIpAddr(request) + request.getRequestURI();
Integer maxLimit =null;
Object value =redisService.get(key);
if(value!=null && !value.equals("")) {
    maxLimit = Integer.valueOf(String.valueOf(value));
}
if (maxLimit == null) {
    redisService.set(key, "1", sec);
} else if (maxLimit < limit) {
    Integer i = maxLimit+1;
    redisService.set(key, i.toString(), sec);
} else {
	throw new BusinessException(500,"請(qǐng)求太頻繁!");
}
// redis related
    public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
        boolean result = false;
        try {
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
            operations.set(key, value);
            redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
            result = true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }

這里面很大的問(wèn)題,就是每次都會(huì)更新key的緩存過(guò)期時(shí)間,這樣相當(dāng)于變相延長(zhǎng)了每個(gè)計(jì)數(shù)周期, 可能我們想控制用戶(hù)一分鐘內(nèi)只能訪(fǎng)問(wèn)5次,但是如果用戶(hù)在前一分鐘只訪(fǎng)問(wèn)了三次,后一分鐘訪(fǎng)問(wèn)了三次,在上面的實(shí)現(xiàn)里面,很可能在第6次訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)候返回錯(cuò)誤,但這樣是有問(wèn)題的,因?yàn)橛脩?hù)確實(shí)在兩分鐘內(nèi)都沒(méi)有超過(guò)對(duì)應(yīng)的訪(fǎng)問(wèn)頻率閾值。

關(guān)于key的刷新這塊,可以參看redis官方文檔,每次refreh都會(huì)更新key的過(guò)期時(shí)間。

基于滑動(dòng)窗口的正確設(shè)計(jì)

指定時(shí)間T內(nèi),只允許發(fā)生N次。我們可以將這個(gè)指定時(shí)間T,看成一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口(定寬)。我們采用Redis的zset基本數(shù)據(jù)類(lèi)型的score來(lái)圈出這個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口。在實(shí)際操作zset的過(guò)程中,我們只需要保留在這個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù),其他的數(shù)據(jù)不處理即可。

比如在上面的例子里面,假設(shè)用戶(hù)的要求是60s內(nèi)訪(fǎng)問(wèn)頻率控制為3次。那么我永遠(yuǎn)只會(huì)統(tǒng)計(jì)當(dāng)前時(shí)間往前倒數(shù)60s之內(nèi)的訪(fǎng)問(wèn)次數(shù),隨著時(shí)間的推移,整個(gè)窗口會(huì)不斷向前移動(dòng),窗口外的請(qǐng)求不會(huì)計(jì)算在內(nèi),保證了永遠(yuǎn)只統(tǒng)計(jì)當(dāng)前60s內(nèi)的request。

為什么選擇Redis zset ?

為了統(tǒng)計(jì)固定時(shí)間區(qū)間內(nèi)的訪(fǎng)問(wèn)頻率,如果是單機(jī)程序,可能采用concurrentHashMap就夠了,但是如果是分布式的程序,我們需要引入相應(yīng)的分布式組件來(lái)進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì),而Redis zset剛好能夠滿(mǎn)足我們的需求。

Redis zset(有序集合)中的成員是有序排列的,它和 set 集合的相同之處在于,集合中的每一個(gè)成員都是字符串類(lèi)型,并且不允許重復(fù);而它們最大區(qū)別是,有序集合是有序的,set 是無(wú)序的,這是因?yàn)橛行蚣现忻總€(gè)成員都會(huì)關(guān)聯(lián)一個(gè) double(雙精度浮點(diǎn)數(shù))類(lèi)型的 score (分?jǐn)?shù)值),Redis 正是通過(guò) score 實(shí)現(xiàn)了對(duì)集合成員的排序。

Redis 使用以下命令創(chuàng)建一個(gè)有序集合:

ZADD key score member [score member ...]

這里面有三個(gè)重要參數(shù),

  • key:指定一個(gè)鍵名;
  • score:分?jǐn)?shù)值,用來(lái)描述  member,它是實(shí)現(xiàn)排序的關(guān)鍵;
  • member:要添加的成員(元素)。

當(dāng) key 不存在時(shí),將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的有序集合,并把分?jǐn)?shù)/成員(score/member)添加到有序集合中;當(dāng) key 存在時(shí),但 key 并非 zset 類(lèi)型,此時(shí)就不能完成添加成員的操作,同時(shí)會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤提示。

在我們這個(gè)場(chǎng)景里面,key就是用戶(hù)ip+request uri,score直接用當(dāng)前時(shí)間的毫秒數(shù)表示,至于member不重要,可以也采用和score一樣的數(shù)值即可。

限流過(guò)程是怎么樣的?

整個(gè)流程如下:

  • 首先用戶(hù)的請(qǐng)求進(jìn)來(lái),將用戶(hù)ip和uri組成key,timestamp為value,放入zset
  • 更新當(dāng)前key的緩存過(guò)期時(shí)間,這一步主要是為了定期清理掉冷數(shù)據(jù),和上面我提到的常見(jiàn)錯(cuò)誤設(shè)計(jì)2中的意義不同。
  • 刪除窗口之外的數(shù)據(jù)記錄。
  • 統(tǒng)計(jì)當(dāng)前窗口中的總記錄數(shù)。
  • 如果記錄數(shù)大于閾值,則直接返回錯(cuò)誤,否則正常處理用戶(hù)請(qǐng)求。

基于SpringBoot和AOP的限流

這一部分主要介紹具體的實(shí)現(xiàn)邏輯。

定義注解和處理邏輯

首先是定義一個(gè)注解,方便后續(xù)對(duì)不同接口使用不同的限制頻率。

/**  
 * 接口訪(fǎng)問(wèn)頻率注解,默認(rèn)一分鐘只能訪(fǎng)問(wèn)5次  
 */  
@Documented  
@Target(ElementType.METHOD)  
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
public @interface RequestLimit {  
    // 限制時(shí)間 單位:秒(默認(rèn)值:一分鐘)  
    long period() default 60;  
    // 允許請(qǐng)求的次數(shù)(默認(rèn)值:5次)  
    long count() default 5;  
}

在實(shí)現(xiàn)邏輯這塊,我們定義一個(gè)切面函數(shù),攔截用戶(hù)的request,具體實(shí)現(xiàn)流程和上面介紹的限流流程一致,主要涉及到redis zset的操作。

@Aspect
@Component
@Log4j2
public class RequestLimitAspect {
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;
    // 切點(diǎn)
    @Pointcut("@annotation(requestLimit)")
    public void controllerAspect(RequestLimit requestLimit) {}
    @Around("controllerAspect(requestLimit)")
    public Object doAround(ProceedingJoinPoint joinPoint, RequestLimit requestLimit) throws Throwable {
        // get parameter from annotation
        long period = requestLimit.period();
        long limitCount = requestLimit.count();
        // request info
        String ip = RequestUtil.getClientIpAddress();
        String uri = RequestUtil.getRequestUri();
        String key = "req_limit_".concat(uri).concat(ip);
        ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
        // add current timestamp
        long currentMs = System.currentTimeMillis();
        zSetOperations.add(key, currentMs, currentMs);
        // set the expiration time for the code user
        redisTemplate.expire(key, period, TimeUnit.SECONDS);
        // remove the value that out of current window
        zSetOperations.removeRangeByScore(key, 0, currentMs - period * 1000);
        // check all available count
        Long count = zSetOperations.zCard(key);
        if (count > limitCount) {
            log.error("接口攔截:{} 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【{}次/{}s】,IP為{}", uri, limitCount, period, ip);
            throw new AuroraRuntimeException(ResponseCode.TOO_FREQUENT_VISIT);
        }
        // execute the user request
        return  joinPoint.proceed();
    }
}

使用注解進(jìn)行限流控制

這里我定義了一個(gè)接口類(lèi)來(lái)做測(cè)試,使用上面的annotation來(lái)完成限流,每分鐘允許用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)3次。

@Log4j2  
@RestController  
@RequestMapping("/user")  
public class UserController {    
    @GetMapping("/test")  
    @RequestLimit(count = 3)  
    public GenericResponse<String> testRequestLimit() {  
        log.info("current time: " + new Date());  
        return new GenericResponse<>(ResponseCode.SUCCESS);  
    }  
}

我接著在不同機(jī)器上,訪(fǎng)問(wèn)該接口,可以看到不同機(jī)器的限流是隔離的,并且每臺(tái)機(jī)器在周期之內(nèi)只能訪(fǎng)問(wèn)三次,超過(guò)后,需要等待一定時(shí)間才能繼續(xù)訪(fǎng)問(wèn),達(dá)到了我們預(yù)期的效果。

2023-05-21 11:23:15.733  INFO 99636 --- [nio-8080-exec-1] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:23:15 CST 2023
2023-05-21 11:23:21.848  INFO 99636 --- [nio-8080-exec-3] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:23:21 CST 2023
2023-05-21 11:23:23.044  INFO 99636 --- [nio-8080-exec-4] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:23:23 CST 2023
2023-05-21 11:23:25.920 ERROR 99636 --- [nio-8080-exec-5] c.v.c.a.annotation.RequestLimitAspect    : 接口攔截:/user/test 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【3次/60s】,IP為0:0:0:0:0:0:0:1
2023-05-21 11:23:28.761 ERROR 99636 --- [nio-8080-exec-6] c.v.c.a.annotation.RequestLimitAspect    : 接口攔截:/user/test 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【3次/60s】,IP為0:0:0:0:0:0:0:1
2023-05-21 11:24:12.207  INFO 99636 --- [io-8080-exec-10] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:24:12 CST 2023
2023-05-21 11:24:19.100  INFO 99636 --- [nio-8080-exec-2] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:24:19 CST 2023
2023-05-21 11:24:20.117  INFO 99636 --- [nio-8080-exec-1] c.v.c.a.api.controller.UserController    : current time: Sun May 21 11:24:20 CST 2023
2023-05-21 11:24:21.146 ERROR 99636 --- [nio-8080-exec-3] c.v.c.a.annotation.RequestLimitAspect    : 接口攔截:/user/test 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【3次/60s】,IP為192.168.31.114
2023-05-21 11:24:26.779 ERROR 99636 --- [nio-8080-exec-4] c.v.c.a.annotation.RequestLimitAspect    : 接口攔截:/user/test 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【3次/60s】,IP為192.168.31.114
2023-05-21 11:24:29.344 ERROR 99636 --- [nio-8080-exec-5] c.v.c.a.annotation.RequestLimitAspect    : 接口攔截:/user/test 請(qǐng)求超過(guò)限制頻率【3次/60s】,IP為192.168.31.114

到此這篇關(guān)于SpringBoot限制接口訪(fǎng)問(wèn)頻率的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot接口訪(fǎng)問(wèn)頻率內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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