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简介

1. 使用Guava的RateLimiter实现限流

添加Guava依赖

实现RateLimiter限流逻辑

限流管理类

控制器中应用限流逻辑

2. 使用计数器实现限流

限流管理类

控制器中应用限流逻辑

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简介

针对某个IP进行限流以防止恶意点击是一种常见的反爬虫和防止DoS的措施。限流策略通过对某个IP的访问频率进行控制，防止恶意用户对应用造成负面的影响。

以下是实现限流的步骤和方法，在Java后端通常这样实现：

1. 使用Guava的RateLimiter实现限流

Guava库提供了一个简单而高效的限流工具：RateLimiter，可以方便的实现针对IP的访问频率控制。

添加Guava依赖

首先，在pom.xml文件中添加Guava依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1-jre</version>
</dependency>

实现RateLimiter限流逻辑

限流管理类

创建一个类来管理针对IP的限流：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

public class RateLimiterManager {

    private final ConcurrentMap<String, RateLimiter> rateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private final double permitsPerSecond = 1.0; // 每秒允许1次请求

    public boolean tryAcquire(String ip) {
        RateLimiter rateLimiter = rateLimiterMap.computeIfAbsent(ip, k -> RateLimiter.create(permitsPerSecond));
        return rateLimiter.tryAcquire();
    }
}

控制器中应用限流逻辑

在Spring Boot控制器中应用限流逻辑：

import com.xfusion.rate1.limit.RateLimiterManager;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;

@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
    private final RateLimiterManager rateLimiterManager=new RateLimiterManager();
    @RequestMapping("/t1")
    public void test1(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
       String param=request.getRemoteAddr();
       if(rateLimiterManager.tryAcquire(param)) {
          response.getWriter().write("Request processed for " + param);
       } else {
           response.setStatus(HttpServletResponse.SC_FORBIDDEN);
           response.getWriter().write("Request limit for " + param);
        }
    }
}

private final ConcurrentMap<String, RateLimiter> rateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();

• ConcurrentMap<String, RateLimiter>：

  • 使用ConcurrentMap来存储每个IP的限流器（RateLimiter）。
  • ConcurrentMap接口允许高效地进行并发访问和更新，确保线程安全。

• new ConcurrentHashMap<>()：

  • 实例化一个ConcurrentHashMap，它是ConcurrentMap的常用实现。这种数据结构支持线程安全的读写操作，适合限流场景。

private final double permitsPerSecond = 1.0; // 每秒允许1次请求

• permitsPerSecond：
  • 定义一个double类型的常量permitsPerSecond，值为1.0。
  • 表示每秒允许1次请求的限流速率。RateLimiter根据此值来创建相应的限流器。

RateLimiter rateLimiter = rateLimiterMap.computeIfAbsent(ip, k -> RateLimiter.create(permitsPerSecond));

• computeIfAbsent：

  • computeIfAbsent方法用于检查map中是否已经存在为该IP准备的RateLimiter。
  • 若不存在，则使用k -> RateLimiter.create(permitsPerSecond)创建一个新的RateLimiter。这个lambda部分表示为未存在的IP创建一个新的RateLimiter，限流速率为permitsPerSecond。

• RateLimiter.create(permitsPerSecond)：

  • 调用RateLimiter类的静态方法create，以指定速率创建一个新的限流器实例。这使得每秒最多处理一个请求。

return rateLimiter.tryAcquire();

• rateLimiter.tryAcquire()：
  • 尝试获取一个请求许可。在给定的限流速率范围内，如果成功获取许可，则返回true，否则返回false。
  • tryAcquire使得在请求达到速率限制时，予以限制，而不使请求排队。

response.setStatus(HttpServletResponse.SC_FORBIDDEN);

如果我们发现请求达到了上限的时候，设置相应的状态码，然后前端会根据相应的状态码来完成请求，同时就防止这个ip然后再进行访问。

2. 使用计数器实现限流

计数器限流比较简单，通过记录每个IP的请求次数并在指定时间窗口内进行限流。

限流管理类

创建一个类来管理限流逻辑：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Slf4j
@Configuration
@Component
public class CounterRateLimiter {
    private final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> requestCounts = new ConcurrentHashMap<>();
    private final int maxRequestsPerMinute = 10;

    public boolean tryAcquire(String ipAddress) {
        AtomicInteger requestCount = requestCounts.computeIfAbsent(ipAddress, k -> new AtomicInteger(0));
        int currentCount = requestCount.incrementAndGet();
        log.info("IP: " + ipAddress + ", Current Count: " + currentCount);
        return currentCount <= maxRequestsPerMinute;
    }
    public void resetCounts() {
        log.info("Reset counts");
        requestCounts.clear();
    }

    @Scheduled(fixedRate = 10000)
    public void resetCountsScheduled() {
        log.info("刷新这个ip的次数");
        resetCounts();
    }
}

在开启定时任务的时候，要在Application上添加上@EnableScheduling这个注解

@SpringBootApplication
@Configuration
@EnableScheduling
public class Rate1Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Rate1Application.class, args);
    }

}

控制器中应用限流逻辑

在Spring Boot控制器中应用限流逻辑，并定期重置计数器：

private final CounterRateLimiter counterRateLimiter;
    public TestController(CounterRateLimiter counterRateLimiter) {
        this.counterRateLimiter = counterRateLimiter;
    }

    @RequestMapping("/t2")
    public void test2(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
        String param = request.getRequestURI();
        if (counterRateLimiter.tryAcquire(param)) {
            log.info("打印日志1");
            response.getWriter().write("Request processed for test2 " + param);
        } else {
            log.info("打印日志2");
            response.setStatus(HttpServletResponse.SC_FORBIDDEN);
            response.getWriter().write("Request limit for test2" + param);
        }
    }

@Scheduled(fixedRate = 10000)
public void resetCountsScheduled() {
    log.info("刷新这个ip的次数");
    resetCounts();
}

• @Scheduled(fixedRate = 10000)：注解用于配置定时任务，每10秒执行一次。
  • fixedRate：设定定时任务的执行频率，这里设置为每10000毫秒（即每10秒）。
• resetCountsScheduled 方法：定时任务调用 resetCounts 方法清空计数器。
  • 日志记录：记录定时任务执行。
  • 调用 resetCounts：每10秒自动调用 resetCounts 方法重置计数器。

public void resetCounts() {
    log.info("Reset counts");
    requestCounts.clear();
}

resetCounts：用于重置计数器。

• 日志记录：记录重置计数器操作。
• clear：清空 requestCounts 中的所有键值对，重置所有IP的计数器