Spring Boot 3自定义注解+拦截器+Redis实现高并发接口限流

在当今互联网应用开发中，高并发访问是一个常见的挑战。为了保障系统的稳定性和可靠性，我们需要对接口进行限流，防止因过多的请求导致系统崩溃。

本文将介绍如何利用Spring Boot 3中的自定义注解、拦截器和Redis实现高并发接口限流，帮助程序员解决这一挑战。

1. 自定义注解

首先，我们需要定义一个自定义注解，用来标识需要进行限流的接口。在Spring Boot中，可以通过自定义注解来实现对接口的标记和控制。下面是一个简单的自定义注解的示例：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AccessLimit {
    int value() default 100; // 默认限流阈值为100
    int seconds() default 60; // 默认时间窗口为60秒
}

2. 拦截器

接下来，我们需要编写一个拦截器，用来拦截被@AccessLimit注解标记的接口，并进行限流处理。拦截器可以在请求到达Controller之前进行预处理，从而实现对接口的限流控制。

下面是一个简单的拦截器的示例：

@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
            AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
            if (accessLimit != null) {
                int limit = accessLimit.value();
                int seconds = accessLimit.seconds();
                String key = request.getRequestURI();
                String count = redisTemplate.opsForValue().get(key);
                if (count == null) {
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", seconds, TimeUnit.SECONDS);
                } else {
                    int accessCount = Integer.parseInt(count);
                    if (accessCount < limit) {
                        redisTemplate.opsForValue().increment(key);
                    } else {
                        response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
                        return false;
                    }
                }
            }
        }
        return true;
    }
}

3. 注册拦截器

接下来，我们需要将拦截器注册到Spring Boot应用程序中，以便拦截器能够生效。在Spring Boot中，可以通过WebMvcConfigurer来注册拦截器。

下面是一个简单的拦截器注册的示例：

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {

    @Autowired
    private AccessLimitInterceptor accessLimitInterceptor;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(accessLimitInterceptor);
    }
}

4. Redis实现限流

最后，我们需要利用Redis来实现接口的限流功能。Redis是一个高性能的内存数据库，非常适合用来存储限流的计数器。我们可以利用Redis的原子操作来实现对接口访问次数的统计和控制。

下面是一个简单的利用Redis实现限流的示例：

@Component
public class AccessLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
            AccessLimit accessLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
            if (accessLimit != null) {
                int limit = accessLimit.value();
                int seconds = accessLimit.seconds();
                String key = request.getRequestURI();
                String count = redisTemplate.opsForValue().get(key);
                if (count == null) {
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", seconds, TimeUnit.SECONDS);
                } else {
                    int accessCount = Integer.parseInt(count);
                    if (accessCount < limit) {
                        redisTemplate.opsForValue().increment(key);
                    } else {
                        response.setStatus(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value());
                        return false;
                    }
                }
            }
        }
        return true;
    }
}