使用Redis+Lua脚本构建分布式限流组件

本文主要介绍如何使用Redis和Lua脚本创建一个分布式限流组件的封装方法，通过Spring Boot和AOP实现。 在分布式系统中，限流是一种重要的策略，用于防止系统因高并发请求而过载，保持服务的稳定性和可用性。这里采用Redis作为分布式锁和计数器，利用其原子操作特性，结合Lua脚本，实现高效的限流逻辑。首先，我们需要在`pom.xml`文件中引入必要的依赖： 1. `spring-boot-starter-data-redis`：这是Spring Boot对Redis的支持，提供与Redis交互的API。 2. `spring-boot-starter-aop`：Spring AOP（面向切面编程）模块，用于实现限流的拦截器。 接下来，在`resources`目录下创建名为`ratelimiter.lua`的Lua脚本。这个脚本的核心功能是检查当前请求是否超过了预设的限流阈值。脚本的关键步骤如下： 1. `methodKey`：作为键，存储每个方法的访问计数，通常会包含方法的唯一标识，如服务名和服务方法名。 2. `limit`：从调用参数（ARGV）中获取限流阈值。 3. `count`：获取`methodKey`对应的当前访问计数，如果不存在则初始化为0。 4. 如果`count + 1 > limit`，表示超过限流阈值，返回`false`，拒绝服务。 5. 否则，增加`methodKey`的计数值并设置过期时间（如1秒），表示允许本次访问，并确保流量控制在一定范围内。 在Java代码部分，我们将创建一个`RedisConfiguration`类，这个类中可能包含以下内容： 1. 使用@Bean注解创建一个`RedisTemplate`实例，配置Redis连接，用于执行Lua脚本。 2. 可能会有一个`RateLimiter`接口，定义限流方法。 3. 创建一个`RateLimiterImpl`类，实现`RateLimiter`接口，使用AOP（如`@Around`注解）拦截特定方法的调用，执行限流逻辑。在拦截器内部，通过`RedisTemplate`执行Lua脚本`ratelimiter.lua`，判断当前请求是否需要被限流。 在实际应用中，我们还需要考虑以下几点： 1. 错误处理：当Redis连接异常或执行脚本失败时，应有适当的错误处理机制。 2. 容错与恢复：在分布式系统中，要考虑网络抖动、节点故障等情况，确保限流组件的健壮性。 3. 限流策略的动态调整：根据系统的实时状态，可能会需要动态调整限流阈值。 4. 统计与监控：对限流组件的使用情况进行统计，以便于优化和调整限流策略。 通过这种方式，我们可以构建一个可复用、高效的分布式限流组件，保护服务不受高并发请求的影响，保障系统的稳定运行。