redis注解的使用

在现代的软件开发中，限流是一种常见的保护机制，用于防止系统过载，在这篇文章中，我们将介绍如何使用Redis，AOP（面向切面编程）和自定义注解来实现限流。

Redis简介

Redis是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、KeyValue数据库，并提供多种语言的API，它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Map)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

AOP简介

AOP（面向切面编程）是一种编程范式，它允许开发者将横切关注点（如事务管理、安全检查、缓存等）从业务逻辑代码中分离出来，从而提高代码的模块化程度和可重用性。

自定义注解简介

自定义注解是Java SE 5.0引入的新特性，它是一种元数据，可以用于为类、方法、字段和参数等元素提供额外的信息，通过使用自定义注解，我们可以在不改变原有代码的情况下，为程序添加新的功能。

实现限流

1. 定义自定义注解

我们需要定义一个自定义注解，用于标记需要进行限流的方法：

@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimit {
    int limit() default 10; // 每秒限制的请求数
    int period() default 60; // 限制的时间窗口，单位秒
}

2. 创建Redis限流工具类

我们需要创建一个Redis限流工具类，用于存储和获取限流信息：

@Component
public class RateLimiter {
    private final String RATE_LIMIT_KEY = "rate_limit";
    private final int DEFAULT_LIMIT = 10;
    private final int DEFAULT_PERIOD = 60;
    private final int DEFAULT_WINDOW = 60;
    private final int DEFAULT_SLIDE_WINDOW = 10;
    private final String RATE_LIMIT_PATTERN = "*";
    private final JedisPool jedisPool;
    @Autowired
    public RateLimiter(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
    public boolean isRateLimited(String key, int limit, int period, int window, int slideWindow) {
        // 省略具体实现...
    }
}

3. 创建AOP切面类

接下来，我们需要创建一个AOP切面类，用于拦截标记了@RateLimit注解的方法：

@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
    @Autowired
    private RateLimiter rateLimiter;
    @Pointcut("@annotation(com.example.demo.annotation.RateLimit)")
    public void rateLimitPointcut() {}
    @Around("rateLimitPointcut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        RateLimit rateLimit = method.getAnnotation(RateLimit.class);
        if (rateLimit != null && rateLimiter.isRateLimited(method.getName(), rateLimit.limit(), rateLimit.period(), rateLimit.period(), rateLimit.period())) {
            throw new RuntimeException("请求过于频繁");
        } else {
            return joinPoint.proceed();
        }
    }
}

4. 测试限流功能

我们可以编写一个简单的测试方法，来验证限流功能是否正常工作：

@RestController
public class TestController {
    @RateLimit(limit = 5, period = 10)
    @GetMapping("/test")
    public String test() {
        return "Hello World!";
    }
}

当我们在短时间内多次访问/test接口时，应该会出现“请求过于频繁”的错误提示，这是因为我们使用了Redis+AOP+自定义注解实现了限流功能。