本篇内容介绍了“SpringBoot+Redis+Lua怎么防止IP重复防刷攻击”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
黑客或者一些恶意的用户为了攻击你的网站或者APP。通过肉机并发或者死循环请求你的接口。从而导致系统出现宕机。
针对新增数据的接口，会出现大量的重复数据，甚至垃圾数据会将你的数据库和CPU或者内存磁盘耗尽，直到数据库撑爆为止。
针对查询的接口。黑客一般是重点攻击慢查询，比如一个SQL是2S。只要黑客一致攻击，就必然造成系统被拖垮，数据库查询全都被阻塞，连接一直得不到释放造成数据库无法访问。
具体要实现和达到的效果是：
需求：在10秒内，同一IP 127.0.0.1 地址只允许访问30次。
最终达到的效果：
Long execute = this.stringRedisTemplate.execute(defaultRedisScript, keyList, "30", "10");
分析：keylist = 127.0.0.1 expire 30 incr
分析1：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
分析2：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
分析3：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
分析4：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
分析10：用户ip地址127.0.0.1 访问一次 incr
判断当前的次数是否以及达到了10次，如果达到了。就时间当前时间是否已经大于30秒。如果没有大于就不允许访问，否则开始设置过期
第一步：lua文件
在resource/lua下面创建iplimit.lua文件
-- 为某个接口的请求IP设置计数器，比如：127.0.0.1请求课程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用户的IP
-- ARGV[1] = 过期时间 30m
-- ARGV[2] = 限制的次数
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1])
end
-- 如果次数还没有过期，并且还在规定的次数内，说明还在请求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
return 0
end
return 1第二步：创建lua对象
@SpringBootConfiguration
public class LuaConfiguration {
/**
* 将lua脚本的内容加载出来放入到DefaultRedisScript
* @return
*/
@Bean
public DefaultRedisScript<Long> initluascript() {
DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/iplimit.lua")));
defaultRedisScript.setResultType(Long.class);
return defaultRedisScript;
}
}第三步使用
package com.kuangstudy.controller;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @description:
* @author: xuke
* @time: 2021/7/3 22:25
*/
@RestController
public class IpLuaController {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(IpLuaController.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private DefaultRedisScript<Long> iplimitLua;
@PostMapping("/ip/limit")
//@IpList(second=10,limit=20)
public String luaupdateuser(String ip) {
String key = "user:" + ip;
// 1: KEYS对应的值,是一个集合
List<String> keysList = new ArrayList<>();
keysList.add(key);
// 2：具体的值ARGV 他是一个动态参数，起也就是一个数组
// 10 代表过期时间 2次数，表述：10秒之内最多允许2次访问
Long execute = stringRedisTemplate.execute(iplimitLua, keysList,"10","2");
if (execute == 0) {
log.info("1----->ip:{},请求收到限制", key);
return "客官，不要太快了服务反应不过来...";
}
log.info("2----->ip:{},正常访问，返回课程列表", key);
return "正常访问，返回课程列表 " + key;
}
}其实还可以自己写一个自定义的注解，结合lua来实现限流
比如:@iplimit(time=10,limit=2)
#方法二：注解实现
需求：用户请求在一秒钟之内只允许2个请求。
核心是AOP
前面几步是一样的，lua脚本，lua对象，自定义redisltemplate。
1.redis依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <!--这里就是redis的核心jar包--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
2.lua脚本
-- 为某个接口的请求IP设置计数器，比如：127.0.0.1请求课程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用户的IP
-- ARGV[1] = 过期时间 30m
-- ARGV[2] = 限制的次数
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1])
end
-- 如果次数还没有过期，并且还在规定的次数内，说明还在请求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
return 0
end
return 13.创建lua对象
package com.kuangstudy.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
/**
* @author 飞哥
* @Title: 学相伴出品
* @Description: 我们有一个学习网站：https://www.kuangstudy.com
* @date 2021/5/21 12:01
*/
@Configuration
public class LuaConfiguration {
/**
* 将lua脚本的内容加载出来放入到DefaultRedisScript
* @return
*/
@Bean
public DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua() {
// 1： 初始化一个lua脚本的对象DefaultRedisScript
DefaultRedisScript<Boolean> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
// 2: 通过这个对象去加载lua脚本的位置 ClassPathResource读取类路径下的lua脚本
// ClassPathResource 什么是类路径：就是你maven编译好的target/classes目录
defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/userlimit.lua")));
// 3: lua脚本最终的返回值是什么？建议大家都是数字返回。1/0
defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);
return defaultRedisScript;
}
}4.自定义redistemplate
package com.kuangstudy.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @author 飞哥
* @Title: 学相伴出品
* @Description: 我们有一个学习网站：https://www.kuangstudy.com
* @date 2021/5/20 13:16
*/
@Configuration
public class RedisConfiguration {
/**
* @return org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate<java.lang.String, java.lang.Object>
* @Description 改写redistemplate序列化规则
**/
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
// 1: 开始创建一个redistemplate
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
// 2:开始redis连接工厂跪安了
redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 创建一个json的序列化方式
GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
// 设置key用string序列化方式
redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
// 设置value用jackjson进行处理
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash也要进行修改
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// 默认调用
redisTemplate.afterPropertiesSet();
return redisTemplate;
}
}5.自定义注解
package com.kuangstudy.limit.annotation;
import java.lang.annotation.*;
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface AccessLimiter {
// 目标： @AccessLimiter(limit="1",timeout="1",key="user:ip:limit")
// 解读：一个用户key在timeout时间内，最多访问limit次
// 缓存的key
String key();
// 限制的次数
int limit() default 1;
// 过期时间
int timeout() default 1;
}6.自定义切面
package com.kuangstudy.limit.aop;
import com.kuangstudy.common.exception.BusinessException;
import com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
@Aspect
@Component
public class AccessLimiterAspect {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AccessLimiterAspect.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua;
// 1: 切入点
@Pointcut("@annotation(com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter)")
public void cut() {
System.out.println("cut");
}
// 2: 通知和连接点
@Before("cut()")
public void before(JoinPoint joinPoint) {
// 1: 获取到执行的方法
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
// 2:通过方法获取到注解
AccessLimiter annotation = method.getAnnotation(AccessLimiter.class);
// 如果 annotation==null，说明方法上没加限流AccessLimiter,说明不需要限流操作
if (annotation == null) {
return;
}
// 3: 获取到对应的注解参数
String key = annotation.key();
Integer limit = annotation.limit();
Integer timeout = annotation.timeout();
// 4: 如果你的key是空的
if (StringUtils.isEmpty(key)) {
String name = method.getDeclaringClass().getName();
// 直接把当前的方法名给与key
key = name+"#"+method.getName();
// 获取方法中的参数列表
//ParameterNameDiscoverer pnd = new DefaultParameterNameDiscoverer();
//String[] parameterNames = pnd.getParameterNames(method);
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
for (Class<?> parameterType : parameterTypes) {
System.out.println(parameterType);
}
// 如果方法有参数，那么就把key规则 = 方法名“#”参数类型
if (parameterTypes != null) {
String paramtypes = Arrays.stream(parameterTypes)
.map(Class::getName)
.collect(Collectors.joining(","));
key = key +"#" + paramtypes;
}
}
// 1: 定义key是的列表
List<String> keysList = new ArrayList<>();
keysList.add(key);
// 2:执行执行lua脚本限流
Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, limit.toString(), timeout.toString());
// 3: 判断当前执行的结果，如果是0，被限制，1代表正常
if (!accessFlag) {
throw new BusinessException(500, "server is busy!!!");
}
}
}7.在需要限流的方法上进行限流测试
package com.kuangstudy.controller;
import com.kuangstudy.common.exception.BusinessException;
import com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@RestController
public class RateLimiterController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua;
/**
* 限流的处理方法
* @param userid
* @return
*/
@GetMapping("/limit/user")
public String limitUser(String userid) {
// 1: 定义key是的列表
List<String> keysList = new ArrayList<>();
keysList.add("user:"+userid);
// 2:执行执行lua脚本限流
Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, "1","1");
// 3: 判断当前执行的结果，如果是0，被限制，1代表正常
if (!accessFlag) {
throw new BusinessException(500,"server is busy!!!");
}
return "scucess";
}
/**
* 限流的处理方法
* @param userid
* @return
*
* 方案1：如果你的一个方法进行限流：一个方法只允许1秒100请求，key公用
* 方案2：如果你的一个方法进行限流：某个用户一秒之内允许10个请求，key必须要根据参数的具体值去执行拼接。
*
*/
@GetMapping("/limit/aop/user")
@AccessLimiter(limit = 1,timeout = 1)
public String limitAopUser(String userid) {
return "scucess";
}
@GetMapping("/limit/aop/user3")
@AccessLimiter(limit = 10,timeout = 1)
public String limitAopUse3(String userid) {
return "scucess";
}
/**
* 限流的处理方法
* @param userid
* @return
*
* 方案1：如果你的一个方法进行限流：一个方法只允许1秒100请求，key公用
* 方案2：如果你的一个方法进行限流：某个用户一秒之内允许10个请求，key必须要根据参数的具体值去执行拼接。
*
*/
@GetMapping("/limit/aop/user2")
public String limitAopUser2(String userid) {
return "scucess";
}
}“SpringBoot+Redis+Lua怎么防止IP重复防刷攻击”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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