【280期】Spring Boot 利用 Redis 实现接口限流

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在这之前对redis一无所知，做的过程都是参考网上的资料，如果有冒犯之处请见谅，整理一下，希望对大家都用。

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
   <version>2.1.4.RELEASE</version>
</dependency>

下载地址：

下载完成后启动即可

linux安装教程可参考：

3.回到正题，目的是使用redis达到接口限流的效果。

定义一个注解标明需要使用限流的接口

@Retention(RUNTIME)
@Target(METHOD)
public @interface AccessLimit {
 
    int seconds();
    int maxCount();
}

在springboot的拦截器中，如果你没有配置拦截器，需要自定义类继承HandlerInterceptor，

  @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, Object handler) throws Exception {
        //如果请求输入方法
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            HandlerMethod hm = (HandlerMethod) handler;
            //获取方法中的注解,看是否有该注解
            AccessLimit accessLimit = hm.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
            if (accessLimit != null) {
                long seconds = accessLimit.seconds();
                int maxCount = accessLimit.maxCount();
//关于key的生成规则可以自己定义 本项目需求是对每个方法都加上限流功能，如果你只是针对ip地址限流，那么key只需要只用ip就好
                String key =     SystemUtil.getClientIp(httpServletRequest)+hm.getMethod().getName();
              
                //从redis中获取用户访问的次数
                try {
                    long q = redisService.incr(key, seconds);//此操作代表获取该key对应的值自增1后的结果
                    if (q > maxCount) {
                        //加1
                        render(httpServletResponse, new ResponseMsg(0, "请求过于频繁，请稍候再试", null)); //这里的CodeMsg是一个返回参数
                        return false;
                    }
                    return true;
                }catch (RedisConnectionFailureException e){
                    logger.info("redis错误"+e.getMessage().toString());
                    return true;
                }
            }
 
        }
 
 
        return false;
    }
 
    private void render(HttpServletResponse response, ResponseMsg cm) throws Exception {
        response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
        OutputStream out = response.getOutputStream();
        String str = new Gson().toJson(cm);
        out.write(str.getBytes("UTF-8"));
        out.flush();
        out.close();
    }

上面使用到的redisservice

public interface  RedisService {
 
    /**
     * set存数据
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    boolean set(String key, String value);
 
    /**
     * get获取数据
     * @param key
     * @return
     */
    String get(String key);
 
    /**
     * 设置有效天数
     * @param key
     * @param expire
     * @return
     */
    boolean expire(String key, long expire);
 
    /**
     * 移除数据
     * @param key
     * @return
     */
    boolean remove(String key);
 
    /**
     * 获取自增1后的 值
     * @param key
     * @param time
     * @return
     */
    Long incr(String key,long time);
}

redisservice的实现类，另外，公众号Java精选，回复java面试，获取最新面试题资料，支持在线随时随地刷题。

@Service("redisService")
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
 
 
    @Resource
    private RedisTemplate<String, ?> redisTemplate;
 
 
    @Override
    public boolean set(final String key, final String value) {
        boolean result = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
            @Override
            public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer();
                connection.set(serializer.serialize(key), serializer.serialize(value));
                return true;
            }
        });
        return result;
    }
 
    @Override
    public String get(final String key) {
        String result = redisTemplate.execute(new RedisCallback<String>() {
            @Override
            public String doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer();
                byte[] value = connection.get(serializer.serialize(key));
                return serializer.deserialize(value);
            }
        });
        return result;
    }
 
    @Override
    public boolean expire(final String key, long expire) {
        return redisTemplate.expire(key, expire, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    @Override
    public boolean remove(final String key) {
        boolean result = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
            @Override
            public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                RedisSerializer<String> serializer = redisTemplate.getStringSerializer();
                connection.del(key.getBytes());
                return true;
            }
        });
        return result;
    }
    @Override
    public Long incr(String key,long time){
        long count = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
        if (count == 1) {
            //设置有效期一分钟
            set(key,"1");
            redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
        }
        return count;
    }
}

至此限流的准备工作都做完了，测试一下ok，在controller方法中加上如下注解即可。

@AccessLimit(seconds=second, maxCount=maxCount)

测试通过。

代码大部分是从网上copy过来的，我只是整理了一下，因为我是隔了好久才整理的，至于copy的哪位大神的代码我找不到了，如有冒犯，请见谅！

作者：偷松果的松鼠

https://blog.csdn.net/qq_34963282/article/details/89489009

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