RuoYi-Vue 前后端分离版代码浅析-限流切面处理
本节介绍RuoYi-Vue的模块中是如何进行数据权限切面的，对于网站而言，我们的限流是十分有必要的，可以将对应接口的访问流速进行一个限制，从而防止大流量进入将我们的程序拖挂。本文介绍的Ruoyi的限流处理是使用的RedisTempalte来进行的，采用的是最简单的统计计数方法，利用了Redis的incr和expire的api实现。
常见的限流方法
除了我们的统计计数法，还有漏桶算法和令牌桶算法。
统计计数法
主要用来限制总并发数，只要总请求数和一定时间段的请求数达到设定阈值，则进行限流，不是平均速率限流
漏桶算法
可用于流量整形和流量控制，固定容量的漏桶，每分钟处理数据的数量是一致的，放多少数据进来都可以，如果没有数据，那么不处理，如果数据超过桶的容量，丢弃
令牌桶算法
令牌桶算法，是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。桶满时新添加的令牌被丢弃或拒绝。 当处理数据时需要消耗令牌，如果没有令牌时不会处理此数据（数据可能等待或丢弃）
漏桶和令牌桶
令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，看桶中令牌是否足够来决定能否处理请求数据，当令牌数减为零时，则拒绝新的请求。 漏桶则是按照常量限定速率流出请求，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶最大容量之后，则新流入的请求被拒绝。 令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，或4个令牌)，并允许一定程度的突发流量。 漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值，只能小于这个固定常量值)，从而限制住突发流入速率。 令牌桶允许一定程度的突发，而漏桶主要目的是平滑流入速率。 两个算法实现可以一样，但是方向是相反的，对于相同的参数得到的限流效果是一样的。
Ruoyi的实现
Ruoyi使用的是统计计数法，首先是在RedisConfig类中放入了限流的lua脚本
@Bean public DefaultRedisScript<Long> limitScript() { DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(); redisScript.setScriptText(limitScriptText()); redisScript.setResultType(Long.class); return redisScript; } /** * 限流脚本 */ private String limitScriptText() { return "local key = KEYS[1]\n" + "local count = tonumber(ARGV[1])\n" + "local time = tonumber(ARGV[2])\n" + "local current = redis.call('get', key);\n" + "if current and tonumber(current) > count then\n" + " return tonumber(current);\n" + "end\n" + "current = redis.call('incr', key)\n" + "if tonumber(current) == 1 then\n" + " redis.call('expire', key, time)\n" + "end\n" + "return tonumber(current);"; } 复制代码在对应的注解中通过传入参数key的名称，限制次数，过期时间，来进行统计。
Long number = redisTemplate.execute(limitScript, keys, count, time); 复制代码
首先获得对应的key当前存储的值，如果当前存储的值大于限制次数，直接返回，如果不大于，那么此值调用incr命令去做加1操作。 如果加1之后current为1，给它设置一个过期时间，从而保证它在限制时间后可以被销毁，从而进行一个新的统计。
作者：临时营地
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