使用注解实现限流

1. 使用注解添加到类上，则此类的所有方法都实现限流。
2. 需要能精细化到一定时间窗口内，限流多少次，超过了次数则给予提示。
3. 此限流针对相同用户且相同ip地址情况下，访问某个接口是达到限流的效果，因为不同用户，不在一个限流维度里。
4. 相同用户，不同ip地址也不再一个相同限流维度里，因为可能出现一号多地登录，那么这个俩个人都对各自的请求限流，互不相干。
5. 也可切换不针对用户，只针对某一个接口方法进行限流。

利用Spring Aop 做前置增强，每次请求前，通过获取 Redis 中已经关于请求次数的数据进行对比，从而判断是否请求频繁。

1. 创建spring 项目，添加依赖：

    4.0.0
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        2.6.7
         
    
    org.javaboy
    rate_limiter
    0.0.1-SNAPSHOT
    rate_limiter
    Demo project for Spring Boot
    
       1.8
    
    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-redis
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-aop
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
            
        
    

2. 添加 Redis 配置信息

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

3. 自定义限流注解

package org.javaboy.rate_limiter.annotation;

import org.javaboy.rate_limiter.enums.LimitType;

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;


@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimiter {
    
    String key() default "rate_limit:";

    
    int time() default 60;

    
    int count() default 100;

    
    LimitType limitType() default LimitType.DEFAULT;

}

package org.javaboy.rate_limiter.enums;



public enum LimitType {

    
    DEFAULT,
    
    IP
}

4. 对于redis 的相关操作，我们利用 lua脚本

local key = KEYS[1]    --redis key
local time = tonumber(ARGV[1])		-- 时间窗
local count = tonumber(ARGV[2])		-- 时间窗内限定的次数
local current = redis.call('get', key)		
if current and tonumber(current) > count then
    return tonumber(current)
end
current = redis.call('incr', key)
if tonumber(current) == 1 then
    redis.call('expire', key, time)
end
return tonumber(current)

这里为什么要用 lua 脚本进行redis 操作呢？

虽然redis服务是单线程的服务，单步的redis操作是线程安全的，但是当我们在高并发的情况下，需要一系列的redis逻辑操作，而这些操作需要保证线程安全和原子性。这时候就需要Lua登场。
Lua 为静态语言提供更多的灵活性，Lua体积小、启动速度快。 Redis Lua 脚本出现之前 Redis 是没有服务器端运算能力的，主要是用来存储，用做缓存，运算是在客户端进行。有了 Lua 的支持，客户端可以定义对键值的运算，减少编译的次数，总之。可以让 Redis 更为灵活。redis 甚至在源代码中加入了Lua脚本的解释器，eval。

该脚本里面的遇到的 Lua 语法介绍：

• call() 的参数就是发给Redis的命令：首先set key value ，然后 get key,这两个命令将依次执行，当这个脚本执行时，Redis服务不会做任何操作（单线程），它将非常快速运行。
• 我们将会访问两个Lua表：KEYS和ARGV。表单是关联性数组和结构化数据的Lua唯一机制。对于我们的意图，你可以把它们看做是一个你所熟悉的任意语言对等的数组，但是提醒两个很容易困扰到新手的两个Lua定则：
  表是基于1的，也就是说索引以数值1开始。所以在表中的第一个元素就是KEYS[1]，第二个就是KEY[2]等等。
  表中不能有nil值。如果一个操作表中有[1, nil, 3, 4]，那么结果将会是[1]——表将会在第一个nil截断。
  当调用这个脚本时，我们还需要传递KEYS和ARGV表的值，为Redis编写Lua脚本时，每个KEY都是通过KEYS表指定。ARGV表用来传递参数。

5. 添加 Redis 序列化配置以及 redis 读取该lua脚本配置

package org.javaboy.rate_limiter.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;


@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        Jackson2JsonRedisSerializer