在现代网络应用中，API（应用程序编程接口）是系统间通信的桥梁。然而，随着黑客技术和自动化脚本的发展，API接口很容易受到恶意用户的刷取攻击。这种攻击不仅会消耗服务器资源，影响正常用户的体验，还可能导致敏感信息泄露或系统崩溃。因此，为了维护服务的稳定性和安全性，对API接口进行防刷保护变得至关重要。
1 Redisson简介
1.1 Redisson是什么
Redisson是一个Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），它是建立在Redis基础之上的。这个库不仅仅是对Redis的一个简单封装，而是提供了一套丰富的分布式Java数据结构，例如分布式锁、原子长整型等高级功能。这些功能对于构建高并发且需要数据一致性的分布式系统至关重要。
1.2 Redisson的优势
Redisson的优势在于其充分利用了Redis作为键值数据库的特点，为Java开发者提供了一套符合常用接口规范的分布式工具类。这些工具类不仅具有分布式特性，而且易于使用，极大地简化了分布式系统的开发过程。具体来说，Redisson的优势包括：
- 分布式数据结构：提供了一系列分布式数据结构，如Map、Set、List、Queue、Deque等，这些结构支持在分布式环境中使用。
- 分布式锁：支持可重入锁和公平锁，以及基于Redis的延迟队列，为解决分布式系统中的资源争用问题提供了强有力的工具。
- 高性能：通过使用HikariCP连接池和异步API，Redisson能够实现高性能的数据处理。
- 扩展性：设计良好的API和插件机制使得Redisson可以根据需要进行扩展，以适应不同的应用场景。
- 活跃的社区：由来自不同国家的开发者维护，项目自2013年启动以来，经历了多次版本迭代，社区活跃，文档齐全，用户群体广泛。
Redisson不仅提供了丰富的分布式数据结构和功能，还具备高性能和良好的扩展性，是构建分布式系统的强大工具。
2.1 创建注解类
首先，需要创建一个自定义的限流注解。在Java中，可以通过定义一个接口并使用@interface关键字来创建注解。
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
@Target(ElementType.METHOD) // 表示该注解只能用于方法上
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 表示该注解在运行时有效
public @interface RateLimiter {
int limit() default 100; // 限制访问次数，默认为100次/秒
}这里定义了一个名为RateLimiter的注解，它有一个属性limit，表示每秒允许的最大请求次数。通过设置@Target和@Retention元注解，可以指定该注解的使用范围和生命周期。
2.2 注解的使用示例
接下来，将演示如何在API接口中使用这个自定义注解。假设有一个名为UserController的控制器类，其中有一个名为getUserInfo的方法需要限流保护。可以将@RateLimiter注解添加到该方法上，如下所示：
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class UserController {
@RateLimiter(limit = 5) // 限制每秒最多5次请求
@GetMapping("/users/{id}")
public String getUserInfo(@PathVariable("id") Long id) {
// 获取用户信息的逻辑
return "User info for user with ID: " + id;
}
}在getUserInfo方法上添加了@RateLimiter(limit = 5)注解，表示该方法每秒最多允许5次请求。当请求超过这个限制时，的限流逻辑将会生效，拒绝多余的请求。
3 使用Redisson实现限流
3.1 初始化Redisson客户端
在使用Redisson之前，需要先创建一个Redisson客户端实例。
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class RedissonUtil {
private static RedissonClient redissonClient;
static {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
redissonClient = Redisson.create(config);
}
public static RedissonClient getRedissonClient() {
return redissonClient;
}
}这里创建了一个名为RedissonUtil的工具类，用于初始化Redisson客户端。使用了单节点模式（useSingleServer()），并指定了Redis服务器的地址和端口。通过调用Redisson.create(config)方法，创建了一个RedissonClient实例。
3.2 编写限流逻辑
接下来，编写一个基于注解的限流逻辑。首先，需要创建一个AOP切面，用于拦截带有@RateLimiter注解的方法。
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.redisson.api.RBucket;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Aspect
@Component
public class RateLimiterAspect {
private final RedissonClient redissonClient = RedissonUtil.getRedissonClient();
@Around("@annotation(rateLimiter)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimiter rateLimiter) throws Throwable {
String key = joinPoint.getSignature().toShortString(); // 生成限流key，这里简单地使用方法签名作为key
int limit = rateLimiter.limit(); // 获取限流次数
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); // 获取当前时间戳
// 尝试获取锁，如果获取失败则直接返回错误信息
RLock lock = redissonClient.getLock(key);
if (!lock.tryLock(0, limit * 1000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
throw new RuntimeException("请求过于频繁，请稍后再试");
}
try {
// 执行目标方法
return joinPoint.proceed();
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
}
}这里创建了一个名为RateLimiterAspect的切面类，用于拦截带有@RateLimiter注解的方法。使用@Around注解来定义一个环绕通知，该通知会在目标方法执行前后执行。在环绕通知中，首先获取限流次数和当前时间戳，然后尝试获取一个分布式锁。如果获取锁失败，说明请求过于频繁，直接抛出异常；否则，执行目标方法并在执行完成后释放锁。
4 测试与优化
4.1 测试用例设计
在进行接口防刷测试时，需要设计一系列测试用例来验证的限流策略是否有效。
- 正常请求：发送一定数量的正常请求，确保它们都能被正确处理。
- 高并发请求：模拟大量用户同时发起请求，检查系统是否能保持稳定并拒绝多余的请求。
- 不同IP地址：使用不同的IP地址发起请求，测试限流策略是否根据IP进行限制。
- 相同IP地址：使用相同的IP地址发起请求，测试限流策略是否根据单个IP进行限制。
- 不同用户代理：使用不同的用户代理发起请求，测试限流策略是否根据用户代理进行限制。
- 相同用户代理：使用相同的用户代理发起请求，测试限流策略是否根据单个用户代理进行限制。
- 不同API接口：对不同的API接口发起请求，测试限流策略是否针对不同接口进行限制。
- 异常情况：模拟网络延迟、断网等异常情况，测试系统的稳定性和容错能力。
通过这些测试用例，可以全面评估的限流策略在不同场景下的表现，并根据测试结果进行相应的调整和优化。
4.2 性能优化建议
在实际应用中，可以通过以下方法来优化限流策略的性能：
- 缓存预热：在系统启动时，预先加载一些热点数据到缓存中，以减少对后端存储的访问压力。
- 分布式缓存：使用分布式缓存（如Redis）来存储限流相关的数据，以提高系统的可扩展性和性能。
- 滑动窗口算法：采用滑动窗口算法来统计每个时间窗口内的请求次数，以降低存储成本和提高计算效率。
- 动态调整限流阈值：根据系统的实际负载情况，动态调整限流阈值，以实现更优的资源利用率和用户体验。
- 熔断降级：在系统出现异常或过载时，启用熔断降级机制，暂时停止部分非关键功能的访问，以保证核心服务的正常运行。
通过以上优化措施，可以进一步提高限流策略的性能和稳定性，为用户提供更好的服务体验。
5 总结
本文详细介绍了如何利用Redisson实现自定义限流注解，以保护API接口免受恶意刷取。首先探讨了接口防刷的重要性和常见的防刷手段，接着介绍了Redisson这一强大的Java驻内存数据网格工具，并概述了其优势。随后，一步步创建了一个自定义的限流注解，展示了如何在Spring框架中使用这个注解，并使用AOP切面技术结合Redisson来实现注解的限流逻辑。最后，讨论了测试用例的设计以及性能优化的一些建议。
通过本教程，了解到：
- 接口防刷的必要性：保护系统免受恶意攻击，确保服务的稳定性和安全性。
- Redisson的强大功能：提供了丰富的分布式数据结构和分布式锁功能，是实现分布式限流的理想选择。
- 自定义注解的灵活性：可以方便地为任何方法添加限流保护，只需在代码中添加一行注解。
- AOP技术的便捷性：通过面向切面编程，可以在不同的层次上轻松地实现横切关注点的模块化。
- 测试的重要性：设计全面的测试用例，确保限流策略在各种场景下都能正常工作。
- 性能优化的实践：通过缓存预热、滑动窗口算法等技术，提高系统的响应速度和资源利用率。
结合Redisson和自定义限流注解，能够构建一个既安全又高效的API防护机制。这不仅有助于提升用户体验，还能确保服务的高可用性和可靠性。随着系统的发展，还可以考虑引入更多高级的限流策略，如基于令牌桶或漏桶算法的限流，以适应不断变化的业务需求和技术挑战。
