1. 使用注解的 Spring Boot + AOP + Redis 限流实战

1.1 前言

在分布式系统中，限流是一项重要的安全措施，用于保护系统免受高流量的冲击。而使用 Spring Boot 进行开发的应用程序，常常需要借助 AOP（面向切面编程）和 Redis 实现限流功能。本文将介绍如何使用注解的方式在 Spring Boot 中实现限流，并提供示例代码以加强阐述。

更多限流方案理论您可以查看上一篇教程：http://refblogs.com/article/480

1.2 限流原理

限流的核心思想是控制系统的访问速率，防止系统过载崩溃。常见的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。在本文中，我们将使用令牌桶算法来实现限流。

令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率生成令牌放入桶中，每次请求需要从桶中获取令牌，若桶中没有足够的令牌，则请求被限制。通过合理调整令牌生成速率和桶的容量，可以控制系统的访问速率。

1.3 实现步骤

1.3.1 添加依赖

首先，我们需要添加 Spring Boot、AOP 和 Redis 的相关依赖。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

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

1.3.2 定义注解

接下来，我们需要定义一个用于限流的注解 @RateLimit，并设置相关属性，如每秒生成令牌的速率和桶的容量。示例代码如下：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int value() default 2; // 时间周期，为2则2秒内最多请求10次令牌
    int capacity() default 10; // 令牌桶容量，默认为10个令牌
}

1.3.3 实现限流切面

然后，我们需要实现一个切面 RateLimitAspect，用于处理被 @RateLimit 注解标记的方法。在该切面中，我们将使用 Redis 实现令牌桶算法。

示例代码如下：

@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;

    @Around("@annotation(rateLimit)")
    public Object limit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
		//这里可以把key加上其他信息，如客户端ip，以实现对单个ip的限流
        String key = "rateLimit:" + methodName;
        long value = redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
        if (value == 1) {
            redisTemplate.expire(key, rateLimit.value(), TimeUnit.SECONDS);
        }
        if (value > rateLimit.capacity()) {
            throw new RuntimeException("请求太频繁，请稍后再试！");
        }
        return joinPoint.proceed();
    }
}

在上述代码中，我们通过 @Around 注解将切面逻辑织入被 @RateLimit 注解标记的方法中。在每次方法调用时，我们通过 Redis 实现令牌桶的逻辑进行限流判断。

1.3.4 使用注解

最后，我们可以在需要进行限流的方法上添加 @RateLimit 注解，并设置相应的参数。示例代码如下：

@RestController
public class DemoController {

    @RateLimit(value = 10, capacity = 100)
    @GetMapping("/demo")
    public String demo() {
        // 执行业务逻辑
        return "Hello, World!";
    }
}

在上述代码中，我们对 /demo 接口进行了限流配置，每秒生成 10 个令牌，桶的容量为 100 个令牌。

1.4 测试与输出结果

为了验证限流功能的有效性，我们可以通过多次访问 /demo 接口来测试。在每次访问后，我们可以通过 Redis 监控工具查看令牌桶的状态。

下面是以命令行的形式使用 curl 工具进行 10 次访问的示例代码：

for i in {1..10}
do
    curl http://localhost:8080/demo
done

在输出结果中，我们可以看到请求太频繁时抛出了 RuntimeException，表示请求被限制。

1.5 结论

通过使用注解的方式结合 AOP 和 Redis，我们成功实现了在 Spring Boot 中的限流功能。限流可以有效地保护系统免受高流量冲击，提高系统的稳定性和可用性。