SpringBoot+Redis+Lua防止IP重復防刷攻擊的方法

Posted on 2021-12-24 by WalkonNet

黑客或者一些惡意的用戶為瞭攻擊你的網站或者APP。通過肉機並發或者死循環請求你的接口。從而導致系統出現宕機。

針對新增數據的接口，會出現大量的重復數據，甚至垃圾數據會將你的數據庫和CPU或者內存磁盤耗盡，直到數據庫撐爆為止。
針對查詢的接口。黑客一般是重點攻擊慢查詢，比如一個SQL是2S。隻要黑客一致攻擊，就必然造成系統被拖垮，數據庫查詢全都被阻塞，連接一直得不到釋放造成數據庫無法訪問。

具體要實現和達到的效果是：
需求：在10秒內，同一IP 127.0.0.1 地址隻允許訪問30次。
最終達到的效果：

Long execute = this.stringRedisTemplate.execute(defaultRedisScript, keyList, "30", "10");

分析：keylist = 127.0.0.1 expire 30 incr

分析1：用戶ip地址127.0.0.1 訪問一次 incr
分析2：用戶ip地址127.0.0.1 訪問一次 incr
分析3：用戶ip地址127.0.0.1 訪問一次 incr
分析4：用戶ip地址127.0.0.1 訪問一次 incr
分析10：用戶ip地址127.0.0.1 訪問一次 incr
判斷當前的次數是否以及達到瞭10次，如果達到瞭。就時間當前時間是否已經大於30秒。如果沒有大於就不允許訪問，否則開始設置過期

方法一：根據用戶id或者ip來實現

第一步：lua文件

在resource/lua下面創建iplimit.lua文件

-- 為某個接口的請求IP設置計數器，比如：127.0.0.1請求課程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用戶的IP
-- ARGV[1] = 過期時間 30m
-- ARGV[2] = 限制的次數
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
    redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1]) 
end
-- 如果次數還沒有過期，並且還在規定的次數內，說明還在請求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
    return 0
end

return 1

第二步：創建lua對象

@SpringBootConfiguration
public class LuaConfiguration {
    /**
     * 將lua腳本的內容加載出來放入到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對應的值,是一個集合
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add(key);
        // 2：具體的值ARGV 他是一個動態參數，起也就是一個數組
        // 10 代表過期時間 2次數，表述：10秒之內最多允許2次訪問
        Long execute = stringRedisTemplate.execute(iplimitLua, keysList,"10","2");
        if (execute == 0) {
            log.info("1----->ip:{},請求收到限制", key);
            return "客官，不要太快瞭服務反應不過來...";
        }
        log.info("2----->ip:{},正常訪問，返回課程列表", key);
        return "正常訪問，返回課程列表 " + key;
    }
}

其實還可以自己寫一個自定義的註解，結合lua來實現限流
比如:@iplimit(time=10,limit=2)

#方法二：註解實現
需求：用戶請求在一秒鐘之內隻允許2個請求。

核心是AOP

前面幾步是一樣的，lua腳本，lua對象，自定義redisltemplate。

1.redis依賴

<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>

<!--這裡就是redis的核心jar包-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.lua腳本

-- 為某個接口的請求IP設置計數器，比如：127.0.0.1請求課程接口
-- KEYS[1] = 127.0.0.1 也就是用戶的IP
-- ARGV[1] = 過期時間 30m
-- ARGV[2] = 限制的次數
local limitCount = redis.call('incr',KEYS[1]);
if limitCount == 1 then
    redis.call("expire",KEYS[1],ARGV[1])
end
-- 如果次數還沒有過期，並且還在規定的次數內，說明還在請求同一接口
if limitCount > tonumber(ARGV[2]) then
    return 0
end
return 1

3.創建lua對象

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 飛哥
 * @Title: 學相伴出品
 * @Description: 我們有一個學習網站：https://www.kuangstudy.com
 * @date 2021/5/21 12:01
 */
@Configuration
public class LuaConfiguration {

    /**
     * 將lua腳本的內容加載出來放入到DefaultRedisScript
     * @return
     */
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Boolean> limitUserAccessLua() {
        // 1： 初始化一個lua腳本的對象DefaultRedisScript
        DefaultRedisScript<Boolean> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
        // 2: 通過這個對象去加載lua腳本的位置 ClassPathResource讀取類路徑下的lua腳本
        // ClassPathResource 什麼是類路徑：就是你maven編譯好的target/classes目錄
        defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/userlimit.lua")));
        // 3: lua腳本最終的返回值是什麼？建議大傢都是數字返回。1/0
        defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);
        return defaultRedisScript;
    }
}

4.自定義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 飛哥
 * @Title: 學相伴出品
 * @Description: 我們有一個學習網站：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 改寫redistemplate序列化規則
     **/
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        // 1: 開始創建一個redistemplate
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        // 2:開始redis連接工廠跪安瞭
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 創建一個json的序列化方式
        GenericJackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();
        // 設置key用string序列化方式
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 設置value用jackjson進行處理
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash也要進行修改
        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // 默認調用
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

5.自定義註解

package com.kuangstudy.limit.annotation;

import java.lang.annotation.*;

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface AccessLimiter {
    // 目標： @AccessLimiter(limit="1",timeout="1",key="user:ip:limit")
    // 解讀：一個用戶key在timeout時間內，最多訪問limit次
    // 緩存的key
    String key();
    // 限制的次數
    int limit() default  1;
    // 過期時間
    int timeout() default  1;
}

6.自定義切面

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: 切入點
    @Pointcut("@annotation(com.kuangstudy.limit.annotation.AccessLimiter)")
    public void cut() {
        System.out.println("cut");
    }

    // 2: 通知和連接點
    @Before("cut()")
    public void before(JoinPoint joinPoint) {

        // 1: 獲取到執行的方法
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();

        // 2:通過方法獲取到註解
        AccessLimiter annotation = method.getAnnotation(AccessLimiter.class);
        // 如果 annotation==null，說明方法上沒加限流AccessLimiter,說明不需要限流操作
        if (annotation == null) {
            return;
        }
        // 3: 獲取到對應的註解參數
        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();
            // 直接把當前的方法名給與key
            key = name+"#"+method.getName();
            // 獲取方法中的參數列表

            //ParameterNameDiscoverer pnd = new DefaultParameterNameDiscoverer();
            //String[] parameterNames = pnd.getParameterNames(method);

            Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
            for (Class<?> parameterType : parameterTypes) {
                System.out.println(parameterType);
            }

            // 如果方法有參數，那麼就把key規則 = 方法名“#”參數類型
            if (parameterTypes != null) {
                String paramtypes = Arrays.stream(parameterTypes)
                        .map(Class::getName)
                        .collect(Collectors.joining(","));
                key = key +"#" + paramtypes;
            }
        }

        // 1: 定義key是的列表
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add(key);
        // 2:執行執行lua腳本限流
        Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, limit.toString(), timeout.toString());
        // 3: 判斷當前執行的結果，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進行限流測試

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;


    /**
     * 限流的處理方法
     * @param userid
     * @return
     */
    @GetMapping("/limit/user")
    public String limitUser(String userid) {
        // 1: 定義key是的列表
        List<String> keysList = new ArrayList<>();
        keysList.add("user:"+userid);
        // 2:執行執行lua腳本限流
        Boolean accessFlag = stringRedisTemplate.execute(limitUserAccessLua, keysList, "1","1");
        // 3: 判斷當前執行的結果，如果是0，被限制，1代表正常
        if (!accessFlag) {
           throw  new BusinessException(500,"server is busy!!!");
        }
        return "scucess";
    }


    /**
     * 限流的處理方法
     * @param userid
     * @return
     *
     * 方案1：如果你的一個方法進行限流：一個方法隻允許1秒100請求，key公用
     * 方案2：如果你的一個方法進行限流：某個用戶一秒之內允許10個請求，key必須要根據參數的具體值去執行拼接。
     *
     */
    @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";
    }

    /**
     * 限流的處理方法
     * @param userid
     * @return
     *
     * 方案1：如果你的一個方法進行限流：一個方法隻允許1秒100請求，key公用
     * 方案2：如果你的一個方法進行限流：某個用戶一秒之內允許10個請求，key必須要根據參數的具體值去執行拼接。
     *
     */
    @GetMapping("/limit/aop/user2")
    public String limitAopUser2(String userid) {
        return "scucess";
    }
}

到此這篇關於SpringBoot+Redis+Lua防止IP重復防刷攻擊的方法的文章就介紹到這瞭,更多相關SpringBoot防止IP重復防刷內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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