溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
前言
限流是分布式系統(tǒng)設(shè)計中經(jīng)常提到的概念，在某些要求不嚴格的場景下，使用Guava RateLimiter就可以滿足。但是Guava RateLimiter只能應(yīng)用于單進程，多進程間協(xié)同控制便無能為力。本文介紹一種簡單的處理方式，用于分布式環(huán)境下接口調(diào)用頻次管控。
如何防止惡意IP攻擊某些暴露的接口呢（比如某些場景下短信驗證碼服務(wù)）？本文介紹一種本地緩存和分布式緩存集成方式判斷遠程IP是否為惡意調(diào)用接口的IP。
分布式IP限流
思路是使用redis incr命令，完成一段時間內(nèi)接口請求次數(shù)的統(tǒng)計，以此來完成限流相關(guān)邏輯。
private static final String LIMIT_LUA =
"local my_limit = redis.call('incr', KEYS[1])\n" +
" if tonumber(my_limit) == 1 then\n" +
" redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[1])\n" +
" return 1\n" +
" elseif tonumber(my_limit) > tonumber(ARGV[2]) then\n" +
" return 0\n" +
" else\n" +
" return 1\n" +
" end\n";
這里為啥時候用lua腳本來實現(xiàn)呢？因為要保證incr命令和expire命令的原子性操作。KEYS[1]代表自增key值， ARGV[1]代表過期時間，ARGV[2]代表最大頻次，明白了這些參數(shù)的含義，整個lua腳本邏輯也就不言而喻了。
/**
* @param limitKey 限制Key值
* @param maxRate 最大速率
* @param expire Key過期時間
*/
public boolean access(String limitKey, int maxRate, int expire) {
if (StringUtils.isBlank(limitKey)) {
return true;
}
String cacheKey = LIMIT_KEY_PREFIX + limitKey;
return REDIS_SUCCESS_STATUS.equals(
this.cacheService.eval(
LIMIT_LUA
, Arrays.asList(cacheKey)
, Arrays.asList(String.valueOf(expire), String.valueOf(maxRate))
).toString()
);
}
public void unlimit(String limitKey) {
if (StringUtils.isBlank(limitKey)) {
return;
}
String cacheKey = LIMIT_KEY_PREFIX + limitKey;
this.cacheService.decr(cacheKey);
}
access方法用來判斷 limitKey 是否超過了最大訪問頻次。緩存服務(wù)對象（cacheService）的eval方法參數(shù)分別是lua腳本、key list、value list。
unlimit方法其實就是執(zhí)行redis decr操作，在某些業(yè)務(wù)場景可以回退訪問頻次統(tǒng)計。
防止惡意IP攻擊
由于某些對外暴露的接口很容易被惡意用戶攻擊，必須做好防范措施。最近我就遇到了這么一種情況，我們一個快應(yīng)用產(chǎn)品，短信驗證碼服務(wù)被惡意調(diào)用了。通過后臺的日志發(fā)現(xiàn)，IP固定，接口調(diào)用時間間隔固定，明顯是被人利用了。雖然我們針對每個手機號每天發(fā)送短信驗證碼的次數(shù)限制在5次以內(nèi)。但是短信驗證碼服務(wù)每天這樣被重復(fù)調(diào)用，會打擾用戶并產(chǎn)生投訴。針對這種現(xiàn)象，簡單的做了一個方案，可以自動識別惡意攻擊的IP并加入黑名單。
思路是這樣的，針對某些業(yè)務(wù)場景，約定在一段時間內(nèi)同一個IP訪問最大頻次，如果超過了這個最大頻次，那么就認為是非法IP。識別了非法IP后，把IP同時放入本地緩存和分布式緩存中。非法IP再次訪問的時候，攔截器發(fā)現(xiàn)本地緩存（沒有則去分布式緩存）有記錄這個IP，直接返回異常狀態(tài)，不會繼續(xù)執(zhí)行正常業(yè)務(wù)邏輯。
Guava本地緩存集成Redis分布式緩存
public abstract class AbstractCombineCache<K, V> {
private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AbstractCombineCache.class);
protected Cache<K, V> localCache;
protected ICacheService cacheService;
public AbstractCombineCache(Cache<K, V> localCache, ICacheService cacheService) {
this.localCache = localCache;
this.cacheService = cacheService;
}
public Cache<K, V> getLocalCache() {
return localCache;
}
public ICacheService getCacheService() {
return cacheService;
}
public V get(K key) {
//只有LoadingCache對象才有g(shù)et方法，如果本地緩存不存在key值， 會執(zhí)行CacheLoader的load方法，從分布式緩存中加載。
if (localCache instanceof LoadingCache) {
try {
return ((LoadingCache<K, V>) localCache).get(key);
} catch (ExecutionException e) {
LOGGER.error(String.format("cache key=%s loading error...", key), e);
return null;
} catch (CacheLoader.InvalidCacheLoadException e) {
//分布式緩存中不存在這個key
LOGGER.error(String.format("cache key=%s loading fail...", key));
return null;
}
} else {
return localCache.getIfPresent(key);
}
}
public void put(K key, V value, int expire) {
this.localCache.put(key, value);
String cacheKey = key instanceof String ? (String) key : key.toString();
if (value instanceof String) {
this.cacheService.setex(cacheKey, (String) value, expire);
} else {
this.cacheService.setexObject(cacheKey, value, expire);
}
}
}
AbstractCombineCache這個抽象類封裝了guava本地緩存和redis分布式緩存操作，可以降低分布式緩存壓力。
防止惡意IP攻擊緩存服務(wù)
public class IPBlackCache extends AbstractCombineCache<String, Object> {
private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IPBlackCache.class);
private static final String IP_BLACK_KEY_PREFIX = "wmhipblack_";
private static final String REDIS_SUCCESS_STATUS = "1";
private static final String IP_RATE_LUA =
"local ip_rate = redis.call('incr', KEYS[1])\n" +
" if tonumber(ip_rate) == 1 then\n" +
" redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[1])\n" +
" return 1\n" +
" elseif tonumber(ip_rate) > tonumber(ARGV[2]) then\n" +
" return 0\n" +
" else\n" +
" return 1\n" +
" end\n";
public IPBlackCache(Cache<String, Object> localCache, ICacheService cacheService) {
super(localCache, cacheService);
}
/**
* @param ipKey IP
* @param maxRate 最大速率
* @param expire 過期時間
*/
public boolean ipAccess(String ipKey, int maxRate, int expire) {
if (StringUtils.isBlank(ipKey)) {
return true;
}
String cacheKey = IP_BLACK_KEY_PREFIX + ipKey;
return REDIS_SUCCESS_STATUS.equals(
this.cacheService.eval(
IP_RATE_LUA
, Arrays.asList(cacheKey)
, Arrays.asList(String.valueOf(expire), String.valueOf(maxRate))
).toString()
);
}
/**
* @param ipKey IP
*/
public void removeIpAccess(String ipKey) {
if (StringUtils.isBlank(ipKey)) {
return;
}
String cacheKey = IP_BLACK_KEY_PREFIX + ipKey;
try {
this.cacheService.del(cacheKey);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(String.format("%s, ip access remove error...", ipKey), e);
}
}
}
沒有錯，IP_RATE_LUA 這個lua腳本和上面說的限流方案對應(yīng)的lua腳本是一樣的。
IPBlackCache繼承了AbstractCombineCache，構(gòu)造函數(shù)需要guava的本地Cache對象和redis分布式緩存服務(wù)ICacheService 對象。
ipAccess方法用來判斷當(dāng)前ip訪問次數(shù)是否在一定時間內(nèi)已經(jīng)達到了最大訪問頻次。
removeIpAccess方法是直接移除當(dāng)前ip訪問頻次統(tǒng)計的key值。
防止惡意IP攻擊緩存配置類
@Configuration
public class IPBlackCacheConfig {
private static final String IPBLACK_LOCAL_CACHE_NAME = "ip-black-cache";
private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(IPBlackCacheConfig.class);
@Autowired
private LimitConstants limitConstants;
@Bean
public IPBlackCache ipBlackCache(@Autowired ICacheService cacheService) {
GuavaCacheBuilder cacheBuilder = new GuavaCacheBuilder<String, Object>(IPBLACK_LOCAL_CACHE_NAME);
cacheBuilder.setCacheBuilder(
CacheBuilder.newBuilder()
.initialCapacity(100)
.maximumSize(10000)
.concurrencyLevel(10)
.expireAfterWrite(limitConstants.getIpBlackExpire(), TimeUnit.SECONDS)
.removalListener((RemovalListener<String, Object>) notification -> {
String curTime = LocalDateTime.now().toString();
LOGGER.info(notification.getKey() + " 本地緩存移除時間：" + curTime);
try {
cacheService.del(notification.getKey());
LOGGER.info(notification.getKey() + " 分布式緩存移除時間：" + curTime);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(notification.getKey() + " 分布式緩存移除異常...", e);
}
})
);
cacheBuilder.setCacheLoader(new CacheLoader<String, Object>() {
@Override
public Object load(String key) {
try {
Object obj = cacheService.getString(key);
LOGGER.info(String.format("從分布式緩存中加載key=%s, value=%s", key, obj));
return obj;
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(key + " 從分布式緩存加載異常...", e);
return null;
}
}
});
Cache<String, Object> localCache = cacheBuilder.build();
IPBlackCache ipBlackCache = new IPBlackCache(localCache, cacheService);
return ipBlackCache;
}
}
注入redis分布式緩存服務(wù)ICacheService對象。
通過GuavaCacheBuilder構(gòu)建guava本地Cache對象，指定初始容量（initialCapacity）、最大容量（maximumSize）、并發(fā)級別、key過期時間、key移除監(jiān)聽器。最終要的是CacheLoader這個參數(shù)，是干什么用的呢？如果GuavaCacheBuilder指定了CacheLoader對象，那么最終創(chuàng)建的guava本地Cache對象是LoadingCache類型（參考AbstractCombineCache類的get方法），LoadingCache對象的get方法首先從內(nèi)存中獲取key對應(yīng)的value，如果內(nèi)存中不存在這個key則調(diào)用CacheLoader對象的load方法加載key對應(yīng)的value值，加載成功后放入內(nèi)存中。
最后通過ICacheService對象和guava本地Cache對象創(chuàng)建IPBlackCache（防止惡意IP攻擊緩存服務(wù)）對象。
攔截器里惡意IP校驗
定義一個注解，標注在指定方法上，攔截器里會識別這個注解。
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface IPBlackLimit {
//統(tǒng)計時間內(nèi)最大速率
int maxRate();
//頻次統(tǒng)計時間
int duration();
//方法名稱
String method() default StringUtils.EMPTY;
}
攔截器里加入ipAccess方法，校驗遠程IP是否為惡意攻擊的IP。
/**
* @param method 需要校驗的方法
* @param remoteAddr 遠程IP
*/
private boolean ipAccess(Method method, String remoteAddr) {
if (StringUtils.isBlank(remoteAddr) || !AnnotatedElementUtils.isAnnotated(method, IPBlackLimit.class)) {
return true;
}
IPBlackLimit ipBlackLimit = AnnotatedElementUtils.getMergedAnnotation(method, IPBlackLimit.class);
try {
String ip = remoteAddr.split(",")[0].trim();
String cacheKey = "cipb_" + (StringUtils.isBlank(ipBlackLimit.method()) ? ip : String.format("%s_%s", ip, ipBlackLimit.method()));
String beginAccessTime = (String) ipBlackCache.get(cacheKey);
if (StringUtils.isNotBlank(beginAccessTime)) {
LocalDateTime beginTime = LocalDateTime.parse(beginAccessTime, DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME), endTime = LocalDateTime.now();
Duration duration = Duration.between(beginTime, endTime);
if (duration.getSeconds() >= limitConstants.getIpBlackExpire()) {
ipBlackCache.getLocalCache().invalidate(cacheKey);
return true;
} else {
return false;
}
}
boolean access = ipBlackCache.ipAccess(cacheKey, ipBlackLimit.maxRate(), ipBlackLimit.duration());
if (!access) {
ipBlackCache.removeIpAccess(cacheKey);
String curTime = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME);
ipBlackCache.put(cacheKey, curTime, limitConstants.getIpBlackExpire());
}
return access;
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(String.format("method=%sï¼remoteAddr=%s, ip access check error.", method.getName(), remoteAddr), e);
return true;
}
}
remoteAddr取的是X-Forwarded-For對應(yīng)的值。利用 remoteAddr 構(gòu)造 cacheKey 參數(shù)，通過IPBlackCache判斷 cacheKey 是否存在。
如果是 cacheKey 存在的請求，判斷黑名單IP限制是否已經(jīng)到達有效期，如果已經(jīng)超過有效期則清除本地緩存和分布式緩存的 cacheKey ，請求合法；如果沒有超過有效期則請求非法。
否則是 cacheKey 不存在的請求，使用IPBlackCache對象的ipAccess方法統(tǒng)計一定時間內(nèi)的訪問頻次，如果頻次超過最大限制，表明是非法請求IP，需要往IPBlackCache對象寫入“ cacheKey =當(dāng)前時間”。
總結(jié)
本文的兩種方案都使用redis incr命令，如果不是特殊業(yè)務(wù)場景，redis的key要指定過期時間，嚴格來講需要保證incr和expire兩個命令的原子性，所以使用lua腳本方式。如果沒有那么嚴格，完全可以先setex（設(shè)置key，value，過期時間），然后再incr（注： incr不會更新key的有效期 ）。本文的設(shè)計方案僅供參考，并不能應(yīng)用于所有的業(yè)務(wù)場景。
到此這篇關(guān)于詳解Java分布式IP限流和防止惡意IP攻擊方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 分布式IP限流和防止惡意IP內(nèi)容請搜索億速云以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持億速云！
免責(zé)聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。
億速云公眾號
手機網(wǎng)站二維碼