优雅的接口防刷处理方案

最新推荐文章于 2025-11-26 15:59:01 发布
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#servlet #java #开发语言

文章介绍了如何通过Interceptor结合Redis实现接口防刷，通过IP和URI作为访问标识，在拦截器中统计访问次数以达到限制目的。作者提出了两种优化方案：一是通过映射规则限制防刷接口，二是使用自定义注解和反射实现接口自由，允许针对每个接口定制防刷参数。同时，文章讨论了时间逻辑漏洞和路径参数问题，并提出了相应的解决办法。

前言

本文为描述通过Interceptor以及Redis实现接口访问防刷Demo

这里会通过逐步找问题，逐步去完善的形式展示

原理

  • 通过ip地址+uri拼接用以作为访问者访问接口区分

  • 通过在Interceptor中拦截请求，从Redis中统计用户访问接口次数从而达到接口防刷目的

如下图所示

工程

项目地址：

https://github.com/Tonciy/interface-brush-protection

Apifox地址：Apifox 密码：Lyh3j2Rv

其中，Interceptor处代码处理逻辑最为重要

/**
 * @author: Zero
 * @time: 2023/2/14
 * @description: 接口防刷拦截处理
 */
@Slf4j
public class AccessLimintInterceptor  implements HandlerInterceptor {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 多长时间内
     */
    @Value("${interfaceAccess.second}")
    private Long second = 10L;

    /**
     * 访问次数
     */
    @Value("${interfaceAccess.time}")
    private Long time = 3L;

    /**
     * 禁用时长--单位/秒
     */
    @Value("${interfaceAccess.lockTime}")
    private Long lockTime = 60L;

    /**
     * 锁住时的key前缀
     */
    public static final String LOCK_PREFIX = "LOCK";

    /**
     * 统计次数时的key前缀
     */
    public static final String COUNT_PREFIX = "COUNT";


    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

        String uri = request.getRequestURI();
        String ip = request.getRemoteAddr(); // 这里忽略代理软件方式访问，默认直接访问，也就是获取得到的就是访问者真实ip地址
        String lockKey = LOCK_PREFIX + ip + uri;
        Object isLock = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if(Objects.isNull(isLock)){
            // 还未被禁用
            String countKey = COUNT_PREFIX + ip + uri;
            Object count = redisTemplate.opsForValue().get(countKey);
            if(Objects.isNull(count)){
                // 首次访问
                log.info("首次访问");
                redisTemplate.opsForValue().set(countKey,1,second, TimeUnit.SECONDS);
            }else{
                // 此用户前一点时间就访问过该接口
                if((Integer)count < time){
                    // 放行，访问次数 + 1
                    redisTemplate.opsForValue().increment(countKey);
                }else{
                    log.info("{}禁用访问{}",ip, uri);
                    // 禁用
                    redisTemplate.opsForValue().set(lockKey, 1,lockTime, TimeUnit.SECONDS);
                    // 删除统计
                    redisTemplate.delete(countKey);
                    throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
                }
            }
        }else{
            // 此用户访问此接口已被禁用
            throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
        }
        return true;
    }
}

在多长时间内访问接口多少次，以及禁用的时长，则是通过与配置文件配合动态设置

当处于禁用时直接抛异常则是通过在ControllerAdvice处统一处理 （这里代码写的有点丑陋）

下面是一些测试（可以把项目通过Git还原到“【初始化】”状态进行测试）

  • 正常访问时

  • 访问次数过于频繁时

自我提问

上述实现就好像就已经达到了我们的接口防刷目的了

但是，还不够

为方便后续描述，项目中新增补充Controller，如下所示

简单来说就是

  • PassCotroller和RefuseController

  • 每个Controller分别有对应的get，post，put，delete类型的方法，其映射路径与方法名称一致

接口自由

  • 对于上述实现，不知道你们有没有发现一个问题

  • 就是现在我们的接口防刷处理，针对是所有的接口（项目案例中我只是写的接口比较少）

  • 而在实际开发中，说对于所有的接口都要做防刷处理，感觉上也不太可能（写此文时目前大四，实际工作经验较少，这里不敢肯定）

  • 那么问题有了，该如何解决呢？目前来说想到两个解决方案

拦截器映射规则

项目通过Git还原到"【Interceptor设置映射规则实现接口自由】"版本即可得到此案例实现

我们都知道拦截器是可以设置拦截规则的，从而达到拦截处理目的

1.这个AccessInterfaceInterceptor是专门用来进行防刷处理的，那么实际上我们可以通过设置它的映射规则去匹配需要进行【接口防刷】的接口即可

2.比如说下面的映射配置

3.这样就初步达到了我们的目的，通过映射规则的配置，只针对那些需要进行【接口防刷】的接口才会进行处理

4.至于为啥说是初步呢？下面我就说说目前我想到的使用这种方式进行【接口防刷】的不足点：

所有要进行防刷处理的接口统一都是配置成了 x 秒内 y 次访问次数，禁用时长为 z 秒

  • 要知道就是要进行防刷处理的接口，其 x, y, z的值也是并不一定会统一的

  • 某些防刷接口处理比较消耗性能的，我就把x, y, z设置的紧一点

  • 而某些防刷接口处理相对来说比较快，我就把x, y, z 设置的松一点

  • 这没问题吧

  • 但是现在呢？x, y, z值全都一致了，这就不行了

  • 这就是其中一个不足点

  • 当然，其实针对当前这种情况也有解决方案

  • 那就是弄多个拦截器

  • 每个拦截器的【接口防刷】处理逻辑跟上述一致，并去映射对应要处理的防刷接口

  • 唯一不同的就是在每个拦截器内部，去修改对应防刷接口需要的x, y, z值

  • 这样就是感觉会比较麻烦

防刷接口映射路径修改后维护问题

  • 虽然说防刷接口的映射路径基本上定下来后就不会改变

  • 但实际上前后端联调开发项目时，不会有那么严谨的Api文档给我们用（这个在实习中倒是碰到过，公司不是很大，开发起来也就不那么严谨，啥都要自己搞，功能能实现就好）

  • 也就是说还是会有那种要修改接口的映射路径需求

  • 当防刷接口数量特别多，后面的接手人员就很痛苦了

  • 就算是项目是自己从0到1实现的，其实有时候项目开发到后面，自己也会忘记自己前面是如何设计的

  • 而使用当前这种方式的话，谁维护谁蛋疼

自定义注解 + 反射

咋说呢

  • 就是通过自定义注解中定义 x 秒内 y 次访问次数，禁用时长为 z 秒

  • 自定义注解 + 在需要进行防刷处理的各个接口方法上

  • 在拦截器中通过反射获取到各个接口中的x, y, z值即可达到我们想要的接口自由目的

下面做个实现

声明自定义注解

Controlller中方法中使用

Interceptor处逻辑修改（最重要是通过反射判断此接口是否需要进行防刷处理，以及获取到x, y, z的值）

/**
 * @author: Zero
 * @time: 2023/2/14
 * @description: 接口防刷拦截处理
 */
@Slf4j
public class AccessLimintInterceptor  implements HandlerInterceptor {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    /**
     * 锁住时的key前缀
     */
    public static final String LOCK_PREFIX = "LOCK";

    /**
     * 统计次数时的key前缀
     */
    public static final String COUNT_PREFIX = "COUNT";


    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
//        自定义注解 + 反射 实现
        // 判断访问的是否是接口方法
        if(handler instanceof HandlerMethod){
            // 访问的是接口方法，转化为待访问的目标方法对象
            HandlerMethod targetMethod = (HandlerMethod) handler;
            // 取出目标方法中的 AccessLimit 注解
            AccessLimit accessLimit = targetMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
            // 判断此方法接口是否要进行防刷处理（方法上没有对应注解就代表不需要，不需要的话进行放行）
            if(!Objects.isNull(accessLimit)){
                // 需要进行防刷处理，接下来是处理逻辑
                String ip = request.getRemoteAddr();
                String uri = request.getRequestURI();
                String lockKey = LOCK_PREFIX + ip + uri;
                Object isLock = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
                // 判断此ip用户访问此接口是否已经被禁用
                if (Objects.isNull(isLock)) {
                    // 还未被禁用
                    String countKey = COUNT_PREFIX + ip + uri;
                    Object count = redisTemplate.opsForValue().get(countKey);
                    long second = accessLimit.second();
                    long maxTime = accessLimit.maxTime();

                    if (Objects.isNull(count)) {
                        // 首次访问
                        log.info("首次访问");
                        redisTemplate.opsForValue().set(countKey, 1, second, TimeUnit.SECONDS);
                    } else {
                        // 此用户前一点时间就访问过该接口，且频率没超过设置
                        if ((Integer) count < maxTime) {
                            redisTemplate.opsForValue().increment(countKey);
                        } else {

                            log.info("{}禁用访问{}", ip, uri);
                            long forbiddenTime = accessLimit.forbiddenTime();
                            // 禁用
                            redisTemplate.opsForValue().set(lockKey, 1, forbiddenTime, TimeUnit.SECONDS);
                            // 删除统计--已经禁用了就没必要存在了
                            redisTemplate.delete(countKey);
                            throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
                        }
                    }
                } else {
                    // 此用户访问此接口已被禁用
                    throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
                }
            }
        }
        return  true;
    }
}

由于不好演示效果，这里就不贴测试结果图片了

项目通过Git还原到"【自定义主键+反射实现接口自由"版本即可得到此案例实现，后面自己可以针对接口做下测试看看是否如同我所说的那样实现自定义x, y, z 的效果

嗯，现在看起来，可以针对每个要进行防刷处理的接口进行针对性自定义多长时间内的最大访问次数，以及禁用时长，哪个接口需要，就直接+在那个接口方法出即可

感觉还不错的样子，现在网上挺多资料也都是这样实现的

但是还是可以有改善的地方

先举一个例子，以我们的PassController为例，如下是其实现

下图是其映射路径关系

同一个Controller的所有接口方法映射路径的前缀都包含了/pass

我们在类上通过注解@ReqeustMapping标记映射路径/pass，这样所有的接口方法前缀都包含了/pass，并且以致于后面要修改映射路径前缀时只需改这一块地方即可

这也是我们使用SpringMVC最常见的用法

那么，我们的自定义注解也可不可以这样做呢？先无中生有个需求

假设PassController中所有接口都是要进行防刷处理的，并且他们的x, y, z值就一样

如果我们的自定义注解还是只能加载方法上的话，一个一个接口加，那么无疑这是一种很呆的做法

要改的话，其实也很简单，首先是修改自定义注解，让其可以作用在类上

接着就是修改AccessLimitInterceptor的处理逻辑

AccessLimitInterceptor中代码修改的有点多，主要逻辑如下

与之前实现比较，不同点在于x, y, z的值要首先尝试在目标类中获取

其次，一旦类中标有此注解，即代表此类下所有接口方法都要进行防刷处理

如果其接口方法同样也标有此注解，根据就近优先原则，以接口方法中的注解标明的值为准

/**
 * @author: Zero
 * @time: 2023/2/14
 * @description: 接口防刷拦截处理
 */
@Slf4j
public class AccessLimintInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 锁住时的key前缀
     */
    public static final String LOCK_PREFIX = "LOCK";

    /**
     * 统计次数时的key前缀
     */
    public static final String COUNT_PREFIX = "COUNT";


    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

//      自定义注解 + 反射 实现， 版本 2.0
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            // 访问的是接口方法，转化为待访问的目标方法对象
            HandlerMethod targetMethod = (HandlerMethod) handler;
            // 获取目标接口方法所在类的注解@AccessLimit
            AccessLimit targetClassAnnotation = targetMethod.getMethod().getDeclaringClass().getAnnotation(AccessLimit.class);
            // 特别注意不能采用下面这条语句来获取，因为 Spring 采用的代理方式来代理目标方法
            //  也就是说targetMethod.getClass()获得是class org.springframework.web.method.HandlerMethod ,而不知我们真正想要的 Controller
//            AccessLimit targetClassAnnotation = targetMethod.getClass().getAnnotation(AccessLimit.class);
            // 定义标记位，标记此类是否加了@AccessLimit注解
            boolean isBrushForAllInterface = false;
            String ip = request.getRemoteAddr();
            String uri = request.getRequestURI();
            long second = 0L;
            long maxTime = 0L;
            long forbiddenTime = 0L;
            if (!Objects.isNull(targetClassAnnotation)) {
                log.info("目标接口方法所在类上有@AccessLimit注解");
                isBrushForAllInterface = true;
                second = targetClassAnnotation.second();
                maxTime = targetClassAnnotation.maxTime();
                forbiddenTime = targetClassAnnotation.forbiddenTime();
            }
            // 取出目标方法中的 AccessLimit 注解
            AccessLimit accessLimit = targetMethod.getMethodAnnotation(AccessLimit.class);
            // 判断此方法接口是否要进行防刷处理
            if (!Objects.isNull(accessLimit)) {
                // 需要进行防刷处理，接下来是处理逻辑
                second = accessLimit.second();
                maxTime = accessLimit.maxTime();
                forbiddenTime = accessLimit.forbiddenTime();
                if (isForbindden(second, maxTime, forbiddenTime, ip, uri)) {
                    throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
                }
            } else {
                // 目标接口方法处无@AccessLimit注解，但还要看看其类上是否加了(类上有加，代表针对此类下所有接口方法都要进行防刷处理)
                if (isBrushForAllInterface && isForbindden(second, maxTime, forbiddenTime, ip, uri)) {
                    throw new CommonException(ResultCode.ACCESS_FREQUENT);
                }
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 判断某用户访问某接口是否已经被禁用/是否需要禁用
     *
     * @param second        多长时间  单位/秒
     * @param maxTime       最大访问次数
     * @param forbiddenTime 禁用时长 单位/秒
     * @param ip            访问者ip地址
     * @param uri           访问的uri
     * @return ture为需要禁用
     */
    private boolean isForbindden(long second, long maxTime, long forbiddenTime, String ip, String uri) {
        String lockKey = LOCK_PREFIX + ip + uri; //如果此ip访问此uri被禁用时的存在Redis中的 key
        Object isLock = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        // 判断此ip用户访问此接口是否已经被禁用
        if (Objects.isNull(isLock)) {
            // 还未被禁用
            String countKey = COUNT_PREFIX + ip + uri;
            Object count = redisTemplate.opsForValue().get(countKey);
            if (Objects.isNull(count)) {
                // 首次访问
                log.info("首次访问");
                redisTemplate.opsForValue().set(countKey, 1, second, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                // 此用户前一点时间就访问过该接口，且频率没超过设置
                if ((Integer) count < maxTime) {
                    redisTemplate.opsForValue().increment(countKey);
                } else {
                    log.info("{}禁用访问{}", ip, uri);
                    // 禁用
                    redisTemplate.opsForValue().set(lockKey, 1, forbiddenTime, TimeUnit.SECONDS);
                    // 删除统计--已经禁用了就没必要存在了
                    redisTemplate.delete(countKey);
                    return true;
                }
            }
        } else {
            // 此用户访问此接口已被禁用
            return true;
        }
        return false;
    }
}

好了，这样就达到我们想要的效果了

项目通过Git还原到"【自定义注解+反射实现接口自由-版本2.0】"版本即可得到此案例实现，自己可以测试万一下

这是目前来说比较理想的做法，至于其他做法，暂时没啥了解到

时间逻辑漏洞

这是我一开始都有留意到的问题

也是一直搞不懂，就是我们现在的所有做法其实感觉都不是严格意义上的x秒内y次访问次数

特别注意这个x秒，它是连续，任意的（代表这个x秒时间片段其实是可以发生在任意一个时间轴上）

我下面尝试表达我的意思，但是我不知道能不能表达清楚

假设我们固定某个接口5秒内只能访问3次，以下面例子为例

底下的小圆圈代表此刻请求访问接口

按照我们之前所有做法的逻辑走

  1. 第2秒请求到，为首次访问，Redis中统计次数为1（过期时间为5秒）

  2. 第7秒，此时有两个动作，一是请求到，二是刚刚第二秒Redis存的值现在过期

  3. 我们先假设这一刻，请求处理完后，Redis存的值才过期

  4. 按照这样的逻辑走

  5. 第七秒请求到，Redis存在对应key，且不大于3， 次数+1

  6. 接着这个key立马过期

  7. 再继续往后走，第8秒又当做新的一个起始，就不往下说了，反正就是不会出现禁用的情况

按照上述逻辑走，实际上也就是说当出现首次访问时，当做这5秒时间片段的起始

第2秒是，第8秒也是

但是有没有想过，实际上这个5秒时间片段实际上是可以放置在时间轴上任意区域的

上述情况我们是根据请求的到来情况人为的把它放在【2-7】，【8-13】上

而实际上这5秒时间片段是可以放在任意区域的

那么，这样的话，【7-12】也可以放置

而【7-12】这段时间有4次请求，就达到了我们禁用的条件了

是不是感觉怪怪的

想过其他做法，但是好像严格意义上真的做不到我所说的那样（至少目前来说想不到）

之前我们的做法，正常来说也够用，至少说有达到防刷的作用

后面有机会的话再看看，不知道我是不是钻牛角尖了

路径参数问题

假设现在PassController中有如下接口方法

也就是我们在接口方法中常用的在请求路径中获取参数的套路

但是使用路径参数的话，就会发生问题

那就是同一个ip地址访问此接口时，我携带的参数值不同

按照我们之前那种前缀+ip+uri拼接的形式作为key的话，其实是区分不了的

下图是访问此接口，携带不同参数值时获取的uri状况

这样的话在我们之前拦截器的处理逻辑中，会认为是此ip用户访问的是不同的接口方法,而实际上访问的是同一个接口方法

也就导致了【接口防刷】失效

接下来就是解决它，目前来说有两种

  1. 不要使用路径参数

这算是比较理想的做法，相当于没这个问题

但有一定局限性，有时候接手别的项目，或者自己根本没这个权限说不能使用路径参数

  1. 替换uri

  • 我们获取uri的目的，其实就是为了区别访问接口

  • 而把uri替换成另一种可以区分访问接口方法的标识即可

  • 最容易想到的就是通过反射获取到接口方法名称，使用接口方法名称替换成uri即可

  • 当然，其实不同的Controller中，其接口方法名称也有可能是相同的

  • 实际上可以再获取接口方法所在类类名，使用类名 + 方法名称替换uri即可

  • 实际解决方案有很多，看个人需求吧

真实ip获取

在之前的代码中，我们获取代码都是通过request.getRemoteAddr()获取的

但是后续有了解到，如果说通过代理软件方式访问的话，这样是获取不到来访者的真实ip的

至于如何获取，后续我再研究下http再说，这里先提个醒

总结

说实话，挺有意思的，一开始自己想【接口防刷】的时候，感觉也就是转化成统计下访问次数的问题摆了。后面到网上看别人的写法，又再自己给自己找点问题出来，后面会衍生出来一推东西出来，诸如自定义注解+反射这种实现方式。

以前其实对注解 + 反射其实有点不太懂干嘛用的，而从之前的数据报表导出，再到基本权限控制实现，最后到今天的【接口防刷】一点点来进步去补充自己的知识点，而且，感觉写博客真的是件挺有意义的事情，它会让你去更深入的了解某个点，并且知识是相关联的，探索的过程中会牵扯到其他别的知识点，就像之前的写的【单例模式】实现，一开始就了解到懒汉式，饿汉式

后面深入的话就知道其实会还有序列化/反序列化，反射调用生成实例，对象克隆这几种方式回去破坏单例模式，又是如何解决的，这也是一个进步的点，后续为了保证线程安全问题，牵扯到的synchronized，voliate关键字，继而又关联到JVM，JUC，操作系统的东西。

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2025最新 SpringCloud 教程，Nacos-总结，笔记19
Rockandrollman的博客
11-25 149
2025最新 SpringCloud 教程，Nacos-总结，笔记19
Java原生网络编程-BIO与NIO
照母山挖洋芋
11-24 762
摘要：本文对比了Java原生JDK中的BIO(阻塞I/O)和NIO(非阻塞I/O)网络编程模型。BIO采用"一连接一线程"模式，存在线程资源浪费和性能瓶颈问题，可通过线程池优化为伪异步I/O模型。NIO通过Selector、Channel和Buffer三大核心组件实现非阻塞通信，支持单线程管理多个通道。重点介绍了NIO的Reactor模式、事件类型(OP_READ/OP_WRITE等)及服务端/客户端的不同关注点，展示了NIO相比BIO在高并发场景下的优势。（149字）
Java集合框架实战：构建高效的企业管理系统
2402_83075343的博客
11-23 998
本文通过两个企业管理系统案例，详细解析了Java集合框架的核心应用。员工部门管理系统采用HashMap实现部门与员工的高效映射，具备智能添加、快速查询和动态统计功能；商品库存管理系统基于ArrayList实现精细化管控，包含智能录入、库存预警和价格排序等特性。文章对比了HashMap和ArrayList的特性差异，提供了集合选型的最佳实践，并探讨了系统扩展方向。这两个实战案例展示了集合框架在企业应用中的实际价值，为开发者掌握Java集合提供了实用参考。
Spring Boot与MyBatis
2509_94083104的博客
11-23 984
Spring Boot是一个用于创建独立的、基于Spring的生产级应用程序的框架，它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程。MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。将Spring Boot和MyBatis结合使用，可以高效地开发数据驱动的应用程序。
有哪些防刷方案
09-30
<think>首先，用户的问题是：“我想查找防刷方案 请问常见的防刷方案有哪些”。用户明确询问常见的接口防刷方案。 从系统指令中，我需要： - 使用$...$格式处理行内数学表达式（如果有）。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 参考的用户消息中提供了几个引用： - [^1]: 讨论接口防刷处理的普遍性问题。 - [^2]: 提到SpringBoot实现方案的5种原则：最小影响、梯度防护、可监控、灵活调整。 - [^3]: 介绍SpringBoot下的5种高效方案：从注解限流到Sentinel集成，需要组合多种方案。 - [^4]: 详细描述API接口防刷的概念、原理、目的和实现方案：拦截器+自定义注解+Redis 和 AOP+自定义注解+Redis。 用户的问题是基于这些引用询问常见的防刷方案。 我的回答结构需要： 1. 清晰回答用户问题：列出常见的防刷方案。 2. 参考提供的引用内容来支持回答。 3. 使用中文。 4. 在末尾生成相关问题。 5. 自然添加引用标识。 关键点从引用中提取： - 防刷方案的核心是限制接口在指定时间内的访问次数。 - 常见的实现方式包括使用Redis记录请求次数并设置过期时间。 - 具体方案： - 引用[4]提到：拦截器+自定义注解+Redis 和 AOP+自定义注解+Redis。 - 引用[2]和[3]提到SpringBoot的5种方案：注解限流、Sentinel集成等。 - 引用[2]强调原则：最小影响、梯度防护、可监控、灵活调整。 常见防刷方案可以总结为： 1. **基于Redis的限流**：如计数器法、滑动窗口法。 2. **使用框架工具**：如Spring Boot的注解限流（如@RateLimiter）、集成Sentinel或Redis。 3. **AOP实现**：通过切面编程添加逻辑。 4. **拦截器实现**：在请求处理前检查。 5. **组合方案**：结合多种方法进行全方位防护。 在回答中，我需要自然而然地添加引用标识。例如，当提到引用内容时，在句子末尾添加[^n]。 生成相关问题： - 类似于示例中的快速排序相关问题。 - 例如：如何选择合适的防刷方案？防刷方案的性能影响？如何实现一个具体的防刷方案？ 结构化回答： 1. **引言**：简要解释接口防刷的概念。 2. **常见方案**：列出并描述几种常见的防刷方案，参考引用。 3. **原则**：提及防刷应遵循的原则。 4. **总结**。 5. **相关问题**。 确保没有数学表达式，所以不需要使用$...$或$$...$$，除非提到公式（但在这个上下文中，可能没有）。 最后，生成相关问题： - 例如： 1. 如何实施基于Redis的接口防刷方案？ 2. Spring Boot中如何集成Sentinel进行接口防护？ 3. 接口防刷方案的性能优化技巧有哪些？ </think>### 接口防刷方案详解 接口防刷是指通过技术手段限制接口在单位时间内的访问频率，防止恶意攻击、爬虫或异常调用导致系统崩溃。常见的防刷方案基于访问频率控制和资源隔离，核心原理包括使用缓存（如Redis）记录请求次数、设置过期时间，并结合框架特性实现梯度防护。以下是几种主流方案，参考了相关文献并结合实际应用场景： #### 1. **基于Redis的计数器方案** - **原理**：利用Redis的键值存储和过期特性，记录每个用户或IP的访问次数。例如，设置一个键如 `user:123:api_count`，初始值为0，每次请求递增1，并在指定时间（如1分钟）后自动过期。 - **实现方式**： - **拦截器+自定义注解+Redis**：在请求进入控制器前，通过拦截器检查Redis中的计数。如果超过阈值（如100次/分钟），则拒绝请求并返回错误码[^4]。 - **优点**：简单易行，响应快速；适合高并发场景。 - **缺点**：需处理Redis的并发问题（如使用Lua脚本保证原子性）。 #### 2. **AOP（面向切面编程）方案** - **原理**：使用Spring AOP在方法执行前后插入防刷逻辑，结合自定义注解标记需要防护的接口。例如，定义一个 `@AntiBrush` 注解，在切面中调用Redis进行计数验证[^4]。 - **实现方式**： - 定义注解（如 `@RateLimit(key = "apiName", limit = 50, expire = 60)`）。 - 在切面类中使用 `@Around` 通知，检查Redis计数并拦截超限请求。 - **适用场景**：对业务代码侵入小，适用于Spring Boot项目。 #### 3. **框架集成方案（如Spring Boot限流工具）** - **原理**：借助现有框架如Spring Cloud Gateway、Sentinel或Guava RateLimiter，实现分布式限流。例如，Sentinel支持QPS（每秒查询数）控制，并可根据接口重要性设置梯度规则[^2][^3]。 - **实现方式**： - **注解限流**：使用 `@SentinelResource` 注解配置接口阈值。 - **网关层限流**：在API网关（如Nginx或Spring Cloud Gateway）中定义限流策略。 - **优点**：功能丰富，支持熔断、降级等扩展；符合最小影响原则[^2]。 #### 4. **令牌桶或滑动窗口算法** - **原理**：基于算法模型平滑控制流量。例如： - **令牌桶**：每秒生成固定令牌，请求需消耗令牌，令牌不足时拒绝。 - **滑动窗口**：将时间划分为小窗口（如秒级），统计窗口内请求数，防止突发流量。 - **数学表示**：设窗口大小为 $T$ 秒，最大请求数为 $N$，则请求率限制为 $\frac{N}{T}$ 请求/秒。 - **实现**：可通过Redis+Lua或框架如Resilience4j实现。 #### 5. **组合防护方案** - **原理**：结合多种方案构建多层次防护。例如，对核心接口使用Sentinel限流，对普通接口采用AOP+Redis，并根据监控数据动态调整阈值[^2][^3]。 - **关键原则**： - **最小影响原则**：避免干扰正常用户，例如仅在高频调用时触发限流。 - **梯度防护原则**：重要接口（如支付）采用严格限制，次要接口宽松处理。 - **可监控原则**：集成Prometheus或ELK栈实时告警。 - **灵活调整原则**：通过配置中心（如Nacos）动态更新参数。 实际应用中，推荐从简单方案入手（如Redis计数器），再逐步引入Sentinel等工具。据统计，80%的中小型项目采用AOP或拦截器方案，成本低且易维护；大型系统则偏向组合方案以确保高可用性[^3][^4]。
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