SpringBoot整合redis实现计数器限流的示例，
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SpringBoot整合redis实现计数器限流的示例，
目录
- 1.引入依赖
- 2.代码示例
- 2.1 基本代码
- 2.2 使用redis事务
- 2.2.1 SessionCallback(不推荐)
- 2.2.2 分布式锁（推荐）
- 2.3 使用Lua脚本（推荐）
使用redis的自增对接口进行限流
1.引入依赖
<!-- springboot已集成，不需要再引入版本 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
2.代码示例
2.1 基本代码
我这里使用使用了手机号和一些其他的字符串组成了redis的key,你可以自定义自己的key.
private void validRateBasic (String phone) {
String key = "LIMIT:RATE:" + phone;
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
try {
String num = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (ObjectUtil.isNull(num)) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", 60, TimeUnit.SECONDS);
} else if (Integer.parseInt(num) >= 20) {
Long expire = redisTemplate.getExpire(key);
throw new CheckedException("操作频繁，请" + expire + "s后再试");
} else {
redisTemplate.opsForValue().increment(key);
}
} catch (Exception e) {
if (e instanceof CheckedException) {
throw new CheckedException(e.getMessage());
} else {
log.info("校验上传速率失败,error:{}",e);
throw new CheckedException("操作失败，请稍后再试");
}
}
}
这段代码实现了同一个接口中，同一个手机号在60s内只能访问20次，虽然redis是单线程的，但在高并发情况下，这段代码仍有并发问题。 在获取访问次数和增加访问次数之间，访问次数可能已经被其他线程修改 。如果你对多出来的一两次请求要求不高，那这个限制基本符合需求。
在redis中，我们可以使用lua脚本和redis事务来保证操作的原子性。
2.2 使用redis事务
2.2.1 SessionCallback(不推荐)
有人使用redisTemplate.setEnableTransactionSupport(true)，使用redisTemplate支持事务，但这样可能存在已下几种问题：
- 如果你在分布式环境中使用Redis，事务支持可能会有问题，因为Redis的事务模型是乐观锁，如果在事务中的操作被其他实例修改，那么事务就会失败。在高并发场景中，这可能会导致大量的事务失败。
- 使RedisTemplate支持事务会导致所有的Redis操作都在事务中执行，这可能会降低性能，特别是在需要执行大量Redis操作的情况下。
- 这个设置将影响所有使用这个RedisTemplate实例的代码，所以需要确保所有相关的代码都能正确地处理在事务中的Redis操作。
这里使用的是Spring Data Redis提供的会话回调（SessionCallback）接口。它可以让我们在一个Redis连接中执行多个操作，并保持原子性。
private void validRate(String phone) {
String key = "LIMIT:RATE:" + phone;SpringBoot整合redis实现计数器限流
int retryTimes = 0;
// 失败重试五次
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
while(retryTimes < 6) {
retryTimes++;
try {
// 在事务之外获取这个键的值
String num = (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
// 使用SessionCallback进行原子性操作
SessionCallback<Object> sessionCallback = new SessionCallback<Object>() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
operations.watch(key);
operations.multi();
// 在事务内部再次检查这个键的值
String currentNum = (String) operations.opsForValue().get(key);
if (num == null ? currentNum != null : !num.equals(currentNum)) {
// 这个键的值被修改了，所以取消这个事务
operations.discard();
return null;
}
if (ObjectUtil.isNull(num)) {
operations.opsForValue().set(key, "1", 60, TimeUnit.SECONDS);
} else if (Integer.parseInt(num) >= 5) {
Long expire = operations.getExpire(key);
throw new CheckedException("操作频繁，请" + expire + "s后再试");
} else {
operations.opsForValue().increment(key);
}
// 提交事务并返回结果
return operations.exec();
}
};
// 执行SessionCallback
List<Object> results = (List<Object>) redisTemplate.execute(sessionCallback);
if (CollectionUtils.isEmpty(results)) {
// 如果事务执行失败，重新尝试事务
log.info("重试");
continue;
}
return;
} catch (Exception e) {
// 在重试的情况下捕获任何异常
if (retryTimes >= 5) {
throw new CheckedException("操作频繁，请稍后再试");
}
}
}
}
这一段代码看起来没啥毛病，一运行你会发现 String num = (String) operations.opsForValue().get(key);一直是null。这是因为在redis事务中，事务中的所有命令都会被放在队列中，等到exec命令被调用时才会一次性执行。redis的事务在某些方面是不如关系型数据库的：
- 无隔离性：redis的事务没有隔离性，在事务开始（multi命令执行）之后，其他的客户端仍然可以对事务中的键进行读写操作，这可能会影响到事务的结果。
- 无原子读：无法读取到自己事务未提交的数据，也无法读取到其他事务写入的数据。如上面代码，事务开始后的get命令返回的是null，而不是最新数据。
- 无回滚：一旦一个事务被提交（exec命令执行），事务中的所有操作都会被执行，即使其中某些操作失败了，其他的操作也不会被回滚。
- 无锁：redis事务并不提供锁，或者说redis并没有锁的概念，和无隔离性造的结果是一样的。
2.2.2 分布式锁（推荐）
分布式锁已经有很多成熟的框架了和很多优秀的博客了，这里就不赘述了，有空会补充一篇。
2.3 使用Lua脚本（推荐）
Lua脚本在执行时是原子性的：当脚本正在运行的时候，不会有其他的脚本或Redis命令被执行。
private void validRateLua(String phone) {
String key = "LIMIT:RATE:" + phone;
int retryTimes = 0;
// 创建Lua脚本，返回新的计数值
String luaScript =
"local num = redis.call('GET', KEYS[1]);" +
"if num == false then " +
" redis.call('SET', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]);" +
" return ARGV[1];" +
"elseif tonumber(num) <= tonumber(ARGV[3]) then " +
" local newNum = redis.call('INCR', KEYS[1]);" +
" return newNum;" +
"else " +
" return num;" +
"end;";
RedisScript<String> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, String.class);
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
while(retryTimes < 5) {
retryTimes++;
try {
// 执行Lua脚本
String num = (String) redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(key), "1", "60","5");
if (num != null && Integer.parseInt(num) > 5) {
Long expire = redisTemplate.getExpire(key);
throw new CheckedException("操作频繁，请" + expire + "s后再试");
}
return;
} catch (Exception e) {
if (e instanceof CheckedException) {
throw new CheckedException(e.getMessage());
} else {
// 在重试的情况下捕获任何异常
// 有需要的可以加入指数退避、最大重试时间等
if (retryTimes >= 5) {
log.error("上传失败,error:{}",e);
throw new CheckedException("操作频繁，请稍后再试");
}
}
}
}
}
执行Lua脚本有几点需要注意：
- lua脚本会阻塞Redis的所有操作，需要尽量保证Lua脚本的执行时间短，以免影响redis的性能.
- lua脚本一旦被执行，它就会被加载到内存中，即使没被执行也会持续保存在内存中，这样设计的目的是方便快速执行，避免每次执行脚本都要重新加载
- lua脚本一般都很小，但是如果你有大量的lua脚本长时间保存在内存中，被频繁的加载和执行，就会占用大量的内存。这个问题可以通过script命令和LUA-EVAL-NOLOAD配置选项来解决。
到此这篇关于SpringBoot整合redis实现计数器限流的示例的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot redis计数器限流内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！
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