一、什么是限流？为什么要限流？
不知道大家有没有做过帝都的地铁，就是进地铁站都要排队的那种，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。同理，我们的程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况，只能耽误一下大家进站的时间。限流是保证系统高可用的重要手段！！！

由于互联网公司的流量巨大，系统上线会做一个流量峰值的评估，尤其是像各种秒杀促销活动，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内（这个时间段是毫秒级的）系统不可用，一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS，假设系统每秒的流量阈值是1000，理论上一秒内有第1001个请求进来时，那么这个请求就会被限流。

二、限流方案
1、计数器
Java内部也可以通过原子类计数器AtomicInteger、Semaphore信号量来做简单的限流。


2、漏桶算法
漏桶算法思路很简单，我们把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。

3、令牌桶算法
令牌桶算法的原理也比较简单，我们可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。

4、Redis + Lua
很多同学不知道Lua是啥？个人理解，Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把Lua脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块。

而Lua本身就是一种编程语言，虽然redis 官方没有直接提供限流相应的API，但却支持了 Lua 脚本的功能，可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

相比Redis事务，Lua脚本的优点：

减少网络开销：使用Lua脚本，无需向Redis 发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输
原子操作：Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行，原子，无需担心并发
复用：Lua脚本一旦执行，会永久保存 Redis 中,，其他客户端可复用
Lua脚本大致逻辑如下：

通过KEYS[1] 获取传入的key参数
通过ARGV[1]获取传入的limit参数
redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为null那么就返回0
接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0
如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1
这种方式是本文推荐的方案，具体实现会在后边做细说。

5、网关层限流
限流常在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等，而像spring cloud - gateway网关限流底层实现原理，就是基于Redis + Lua，通过内置Lua限流脚本的方式。

三、Redis + Lua 限流实现
下面我们通过自定义注解、aop、Redis + Lua 实现限流，步骤会比较详细，为了小白能让快速上手这里啰嗦一点，有经验的老鸟们多担待一下。

1、环境准备
springboot 项目创建地址：https://start.spring.io，很方便实用的一个工具。

2、引入依赖包
pom文件中添加如下依赖包，比较关键的就是 spring-boot-starter-data-redis 和 spring-boot-starter-aop。


3、配置application.properties
在 application.properties 文件中配置提前搭建好的 redis 服务地址和端口。


4、配置RedisTemplate实例

限流类型枚举类

5、自定义注解
我们自定义个@Limit注解，注解类型为ElementType.METHOD即作用于方法上。

period表示请求限制时间段，count表示在period这个时间段内允许放行请求的次数。limitType代表限流的类型，可以根据请求的IP、自定义key，如果不传limitType属性则默认用方法名作为默认key。

6、切面代码实现

7、控制层实现
我们将@Limit注解作用在需要进行限流的接口方法上，下边我们给方法设置@Limit注解，在10秒内只允许放行3个请求，这里为直观一点用AtomicInteger计数。

8、测试
测试「预期」：连续请求3次均可以成功，第4次请求被拒绝。接下来看一下是不是我们预期的效果，请求地址：http://127.0.0.1:8080/limitTest1，用postman进行测试，有没有postman url直接贴浏览器也是一样。

可以看到第四次请求时，应用直接拒绝了请求，说明我们的 Springboot + aop + lua 限流方案搭建成功。

总结
以上 springboot + aop + Lua 限流实现是比较简单的，旨在让大家认识下什么是限流？如何做一个简单的限流功能，面试要知道这是个什么东西。上面虽然说了几种实现限流的方案，但选哪种还要结合具体的业务场景，不能为了用而用。

END

本文原创，未经作者允许不可转载！
更多内容，欢迎关注作者微信公众号：程序员内点事！