关于访问频次限制的一点思考

背景

某些业务场景下会有对单位时间内访问频次限制的需求,但是HTTP服务是无状态的,前端客户端又不能信任,所以一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联,以此来实现访问频次限制。

通常大家都会选择Redis来作为此中间件的存储介质,毕竟快嘛。而具体的实现又有些不同, 如下:

  • 调用lua脚本,当然在任何业务代码中组合Redis命令也能实现的了,但是会导致代码重复,每一个有此需求的地方,或许都要去实现一遍相似的逻辑。所以一般都会将通用逻辑封装到lua脚本中,供Redis使用。
  • 使用Redis模块redis-cell,这个我没接触过,就不多写了,但好像redis-v4版本以上可用,所以某些生产环境下redis-v3.2.8这种的,也用不了。

今天主要想试试,利用lua脚本来实现一个访问频次限制的需求,但也只是测试环境,实际使用还是要谨慎点。

环境搭建

为了不污染本地环境,我通常会在docker下搞这些测试。

docker pull redis:latest
docker run -d -p 6379:6379 --name MY_REDIS redis
docker ps -a
# 链接测试
redis-cli
keys * # 因为是测试环境,所以敢这么写,生产环境一定要忘记这个命令

基础知识

想想本次实验的目的,基本上就可以明确离不开lua了。所以了解下语法,常规使用什么的,也是很有必要的。

接下来,是个比较重要的知识点,那就是怎么在Redis中debug写好的lua脚本。详细内容可以点击这个链接查看:https://my.oschina.net/floor/blog/1603116

给我的感觉是 lua debugger 的好处就在于可以实时的看到代码的执行效果。 这样不至于我们瞎猜这一步,那一步的执行结果到底是什么了。调试可以大大加快我们对流程,对代码的理解速度。

异步模式

./redis-cli --ldb --eval /tmp/script.lua mykey somekey , arg1 arg2

同步模式

./redis-cli --ldb-sync-mode --eval /tmp/script.lua

使用最频繁的命令有下面这几个。

local name="mark"
local age = 25
local address="xxx县"
return name
快捷键 作用 示例
c 跳到下一个断点 c
p 打印变量 print name
s 步进调试,一步步走 s
n 执行下一行 n
w whole 显示全部代码 w
b line1 line2 lineN 打断点 b 1 3 给第一行,第三行加断点,加完可以从w来看到

实验

使用string结构

local notexists = redis.call("set", KEYS[1], 1, "NX", "EX", tonumber(ARGV[2]))
if (notexists) then
  return 1
end
local current = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]))
if (current == nil) then
  local result = redis.call("incr", KEYS[1])
  redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[2]))
  return result
end
if (current >= tonumber(ARGV[1])) then
  return "too many requests"
end
local result = redis.call("incr", KEYS[1])
return result

调用的时候就可以使用如下命令。

➜  lua redis-cli  --eval rate-limiting.lua keyname , 2 100
(integer) 1
➜  lua redis-cli  --eval rate-limiting.lua keyname , 2 100
(integer) 2
➜  lua redis-cli  --eval rate-limiting.lua keyname , 2 100
"too many requests"
➜  lua redis-cli  --eval rate-limiting.lua keyname , 2 100
"too many requests"
➜  lua redis-cli  --eval rate-limiting.lua keyname , 2 100
(integer) 1

期间遇到了一个问题,那就是KEYSARGV不匹配了,这两者要做好分隔。

➜  lua redis-cli --eval rate-limiting.lua keyname  2 100
(error) ERR Error running script (call to f_8e5e7b92016b2c883afbe8b69731686cc5713443): @user_script:1: @user_script: 1: Lua redis() command arguments must be strings or integers

不然Redis不知道哪几个是KEYS,什么时候开始为ARGV。

一定要注意 key 和argv 之间一定要用逗号隔开,为了不必要的问题,逗号两边加上空格,防止key部分沾染到逗号

使用zset结构

看起来可以满足使用,但是总感觉粒度有点粗。预期中应该是一个滑动窗口式 的控制模型。于是打算利用Redis现有支持的数据结构来测试下。

-- 滑动窗口式的频率限制 
--[[
KEYS[1]
ARGV[1] 过期时间片段
ARGV[2] 最大频次限制
ARGV[3] 当前Unix秒数
]]--
local maxscore = tonumber(ARGV[3])
local minscore = tonumber(ARGV[3])-tonumber(ARGV[1])
-- 需要明确 zset的member应该是时间戳,score是
local row = redis.call("zrevrangebyscore", KEYS[1], maxscore, minscore, "withscores")
-- <reply> ["1232132146","8","1232132147","6","1232132144","3","1232132145","2"]
-- 做好清理工作
redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))
local sum = tonumber(redis.call("zincrby", KEYS[1], 1, ARGV[3]))

if row == nil then
    -- 如果没有返回结果,说明是第一次访问,返回true即可
    return "第一次访问,成功"..sum
end
-- row不为空,计算当前时间片段内的和,是否大于最大限制
for index=1,#row do
    -- 步长待优化
    if index%2==0 then
        sum = sum + tonumber(row[index])
    end
end

-- for k,v in pairs(row) do
--     -- print(k..": "..v)
--     sum = tonumber(sum) + tonumber(k)
-- end
if sum >= tonumber(ARGV[2]) then
    return "超过了最大限制,失败"..sum
end
return "非第一次访问,成功"..sum

对应的PHP调用就可以:

<?php
$script = <<<SCRIPT
...
SCRIPT;

$redis = new Redis();
$redis->pconnect("localhost", 6379);
$ret = $redis->eval($script, ["zset", 10, 6, time()], 1);
var_dump($ret);

调试命令为:

redis-cli --ldb-sync-mode --eval /tmp/ratelimiting2.lua zset , 10 6 1232132144
➜  /tmp redis-cli --ldb-sync-mode --eval /tmp/ratelimiting2.lua zset , 10 6 1232132144
Lua debugging session started, please use:
quit    -- End the session.
restart -- Restart the script in debug mode again.
help    -- Show Lua script debugging commands.

* Stopped at 8, stop reason = step over
-> 8   local maxscore = tonumber(ARGV[3])
lua debugger> n
* Stopped at 9, stop reason = step over
-> 9   local minscore = tonumber(ARGV[3])-tonumber(ARGV[1])
lua debugger> b 11
   10  -- TODO 有点问题,理想为按member排序,score存储访问频次信息,这里的数据结构不合要求。
  #11  local row = redis.call("zrevrangebyscore", KEYS[1], maxscore, minscore, "withscores")
   12  -- <reply> ["1232132146","8","1232132147","6","1232132144","3","1232132145","2"]
lua debugger> w
   1   -- 滑动窗口式的频率限制
   2   --[[
   3   KEYS[1]
   4   ARGV[1] 过期时间片段
   5   ARGV[2] 最大频次限制
   6   ARGV[3] 当前Unix秒数
   7   ]]--
   8   local maxscore = tonumber(ARGV[3])
-> 9   local minscore = tonumber(ARGV[3])-tonumber(ARGV[1])
   10  -- TODO 有点问题,理想为按member排序,score存储访问频次信息,这里的数据结构不合要求。
  #11  local row = redis.call("zrevrangebyscore", KEYS[1], maxscore, minscore, "withscores")
   12  -- <reply> ["1232132146","8","1232132147","6","1232132144","3","1232132145","2"]
   13  -- 做好清理工作
   14  redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))
   15  local sum = tonumber(redis.call("zincrby", KEYS[1], 1, ARGV[3]))
   16
   17  if row == nil then
   18      -- 如果没有返回结果,说明是第一次访问,返回true即可
   19      return "第一次访问,成功"..sum
   20  end
   21  -- row不为空,计算当前时间片段内的和,是否大于最大限制
   22  for index=1,#row do
   23      -- 步长待优化
   24      if index%2==0 then
   25          sum = sum + tonumber(row[index])
   26      end
   27  end
   28
   29  -- for k,v in pairs(row) do
   30  --     -- print(k..": "..v)
   31  --     sum = tonumber(sum) + tonumber(k)
   32  -- end
   33  if sum >= tonumber(ARGV[2]) then
   34      return "超过了最大限制,失败"..sum
   35  end
   36  return "非第一次访问,成功"..sum
lua debugger> n
* Stopped at 11, stop reason = break point
->#11  local row = redis.call("zrevrangebyscore", KEYS[1], maxscore, minscore, "withscores")
lua debugger> n
<redis> zrevrangebyscore zset 1232132144 1232132134 withscores
<reply> []
* Stopped at 14, stop reason = step over
-> 14  redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[1]))
lua debugger>
lua debug实际使用

最后发现这是个鸡肋功能,zrevrangebyscore不能用,人家by的是score,而实验预期是by member。所以不能使用。list结构又缺乏额外 访问时间戳以及对应频次的关系,基于此不太好实现优雅的滑动窗口式的频次限制。

总结

做完这点,有一点自己的思考,觉得多多少少还是有一点问题的。如果非得去实现滑动窗口式的频次限制,当然也是可以做到的,但是代价就是增加了lua脚本的复杂度,对于整体服务效率而言,不是一个好现象;而lua脚本又不是一无是处,某些场景下,原子性要求较高的场景,lua脚本完成的很好。所以还是看场景吧,合适的场景选择合适的方案。

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