spring项目接口请求次数限制

前方高能预警

有一天，万恶的产品，带着微笑来到了我的床（窗）前
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产品跟我说，最近我们系统出现了一些很奇怪的现象。
比如定时给客户推送短信的功能，我经常看到两条一模一样定时任务，你给我解释解释？？？

我：可能是创建任务的人当时手抖了，这得痔
产：痔你妹…

我：我想想，可能是这个接口需要处理的逻辑比较多，cpu在高负载下加之天气炎热，导致RTT比较高，用户当天可能亲戚来访比较急躁，所以着急之下，又请求了一次接口，所以就重复创建了
产：说人话…

我：就是他创建第一个任务时候还没有完成就又点了一次
产：那你处理一下吧这个月KPI给你加满
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回到正题

当时看到这个需求的第一反应就是使用分布式锁来处理一下，反正系统里都已经整合好，调一下接口就完事。

对于分布式的Java Web项目来说，分布式锁肯定是必不可少的工具。有了分布式锁，就能实现并发环境下接口逻辑的事务完整性（ACID）。分布式锁的原理及实现方式有很多，这里就不做过多赘述，简单描述之就是：

单机环境可以使用synchronize或aqs的衍生类（ReentrantLock…）来对方法加锁，避免线程安全问题，但对于分布式环境下，每台服务器上的项目都跑在各自的JVM中，上述的锁就没有用了，必须要有一个全局的分布式锁来代替其功能。
一般情况下可以使用redis、zookeeper来实现分布式锁，既可以手动去实现，也可以用一些现成的解决方案（Redisson）。

String key = "产品的第999个需求接口" + adminId;

try {
	if (LockUtil.acquire(key, 10)) { // 尝试获取锁，过期时间10秒
		// 业务逻辑
	} else {
		return "操作频繁";
	] 
} finally {
	LockUtil.releaseLock(key); // 释放锁
}

乍一看好像没什么问题，请求进来之后根据接口id和管理员id作为锁，然后尝试获取，获取到了就执行后续的操作，没有获取到就提示操作频繁。

之后我在多个模块里边都增加了分布式锁，改好之后上线，一段时间内都没发生类似的事故了。

好景不长，上次那个运营又搞事情，这次不是亲戚来了，而是带了她的7岁儿子来公司办公。她儿子用Q来表示：

Son Q = new Son("7", "103", "李狗蛋", "手残");

Q趁妈妈不在工位之际，不小心操作了一个按钮，而且还是连续点击
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结果可想而知，出现了20个mac book pro

产品又来了：

产：快帮我看看这是什么情况
我：好的等我秒杀一下这个mac book pro

问题分析：由于这个上架的接口做了异步处理，所以接口请求过来之后就会马上响应，因而这20次请求，每次都能够获取到锁，每个请求都完全的执行完毕，没有发生一个请求正在执行，另一个请求又来的现象。

所以，万恶之源还是这个分布式锁，当时我概念有点混淆了，分布式锁解决的是分布式环境下线程安全问题，而要限制接口请求次数不单单用分布式锁就行了，而是要再加一层拦截。

使用Spring的注解+拦截器实现

public @interface ReqLimit {
	
	/** 时间间隔 */
	int seconds() default 10;

	/** 最大请求次数 */
	int maxCount() default 1;

}

public ReqLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {
	@Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) 
    																							throws Exception {
        HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;

        // 获取接口方法的注解
        ReqLimit annotation = handlerMethod.getMethodAnnotation(ReqLimit.class);
        if (annotation == null) {
            return true;
        }

        // 获取请求uri及请求ip
        String ip = "获取ip过程省略";
        String key = request.getRequestURI() + ip;
        Integer count = RedisUtil.get(key);

        if (count == null) { // 第一次请求
            RedisUtil.set(key, 1, annotation.seconds()); // 往redis存<k, v>
        }

        if (count > annotation.maxCount) {
            return false; // 次数超限制
        } else {
            RedisUtil.set(key, ++count); // 这里要原子的set
        }

        return true;

    }
}

	@ReqLimit(seconds = 5, maxCount = 1)
    @PostMapping("/good")
    public void saveGood(GoodDTO good) {
        // 业务处理
    }

这样就能搞定产品的需求啦！
当然也可以使用AOP来实现，但是AOP就不能够获取到ip地址了，所以只能根据请求的参数信息来进行拦截重复的请求。

文笔较糙，看客们见谅！

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39997751/article/details/119345094