增加中间件

可以选择普通模式和LUA脚本模式,建议选择普通模式,实际上不需要控制的那么精确。

package Middlewares
import (
	"github.com/gin-gonic/gin"
	"strconv"
	"time"
	"voteapi/pkg/app/response"
	"voteapi/pkg/gredis"
	"voteapi/pkg/util"
)
const IP_LIMIT_NUM_KEY = "ipLimit:ipLimitNum"
const IP_BLACK_LIST_KEY = "ipLimit:ipBlackList"
var prefix = "{gateway}"
var delaySeconds int64 = 60  // 观察时间跨度,秒
var maxAttempts int64 = 10000 // 限制请求数
var blackSeconds int64 = 0  // 封禁时长,秒,0-不封禁
func GateWayPlus() gin.HandlerFunc {
	return func(c *gin.Context) {
		path := c.FullPath()
		clientIp := c.ClientIP()
		// redis配置集群时必须
		param := make(map[string]string)
		param["path"] = path
		param["clientIp"] = clientIp
		if !main(param) {
			c.Abort()
			response.JsonResponseError(c, "当前IP请求过于频繁,暂时被封禁~")
		}
	}
}
func main(param map[string]string) bool {
	// 预知的IP黑名单
	var blackList []string
	if util.InStringArray(param["clientIp"], blackList) {
		return false
	}
	// 预知的IP白名单
	var whiteList []string
	if util.InStringArray(param["clientIp"], whiteList) {
		return false
	}
	blackKey := prefix + ":" + IP_BLACK_LIST_KEY
	limitKey := prefix + ":" + IP_LIMIT_NUM_KEY
	curr := time.Now().Unix()
	item := util.Md5(param["path"] + "|" + param["clientIp"])
	return normal(blackKey, limitKey, item, curr)
}
// 普通模式
func normal(blackKey string, limitKey string, item string, time int64) (res bool) {
	if blackSeconds > 0 {
		timeout, _ := gredis.RawCommand("HGET", blackKey, item)
		if timeout != nil {
			to, _ := strconv.Atoi(string(timeout.([]uint8)))
			if int64(to) > time {
				// 未解封
				return false
			}
			// 已解封,移除黑名单
			gredis.RawCommand("HDEL", blackKey, item)
		}
	}
	l, _ := gredis.RawCommand("HGET", limitKey, item)
	if l != nil {
		last, _ := strconv.Atoi(string(l.([]uint8)))
		if int64(last) >= maxAttempts {
			return false
		}
	}
	num, _ := gredis.RawCommand("HINCRBY", limitKey, item, 1)
	if ttl, _ := gredis.TTLKey(limitKey); ttl == int64(-1) {
		gredis.Expire(limitKey, int64(delaySeconds))
	}
	if num.(int64) >= maxAttempts && blackSeconds > 0 {
		// 加入黑名单
		gredis.RawCommand("HSET", blackKey, item, time+blackSeconds)
		// 删除记录
		gredis.RawCommand("HDEL", limitKey, item)
	}
	return true
}
// LUA脚本模式
// 支持redis集群部署
func luaScript(blackKey string, limitKey string, item string, time int64) (res bool) {
	script := `
local blackSeconds = tonumber(ARGV[5])
if(blackSeconds > 0)
then
  local timeout = redis.call('hget', KEYS[1], ARGV[1])
  if(timeout ~= false)
  then
    if(tonumber(timeout) > tonumber(ARGV[2]))
    then
      return false
    end
    redis.call('hdel', KEYS[1], ARGV[1])
  end
end
local last = redis.call('hget', KEYS[2], ARGV[1])
if(last ~= false and tonumber(last) >= tonumber(ARGV[3]))
then
  return false
end
local num = redis.call('hincrby', KEYS[2], ARGV[1], 1)
local ttl = redis.call('ttl', KEYS[2])
if(ttl == -1)
then
  redis.call('expire', KEYS[2], ARGV[4])
end
if(tonumber(num) >= tonumber(ARGV[3]) and blackSeconds > 0)
then 
  redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2] + ARGV[5])
  redis.call('hdel', KEYS[2], ARGV[1])
end
return true
`
	result, err := gredis.RawCommand("EVAL", script, 2, blackKey, limitKey, item, time, maxAttempts, delaySeconds, blackSeconds)
	if err != nil {
		return false
	}
	if result == int64(1) {
		return true
	} else {
		return false
	}
}

补充:golang实现限制每秒多少次的限频操作

前言

一些函数的执行可能会限制频率,比如某个api接口要求每秒最大请求30次。下面记录了自己写的限频和官方的限频

代码

// 加锁限频,输出次数大概率小于最大值
func ExecLimit(lastExecTime *time.Time, l *sync.RWMutex ,maxTimes int, perDuration time.Duration, f func()) {
  l.Lock()
  defer l.Unlock()
 // per times cost time(s)
 SecondsPerTimes := float64(perDuration) / float64(time.Second) / float64(maxTimes)
 now := time.Now()
 interval := now.Sub(*lastExecTime).Seconds()
 if interval < SecondsPerTimes {
 time.Sleep(time.Duration(int64((SecondsPerTimes-interval)*1000000000)) * time.Nanosecond)
 }
 f()
 *lastExecTime = time.Now()
}
// 官方的,需要引用 "golang.org/x/time/rate"
// 基本上可以达到满值,比自己写的更优
func ExecLimit2(l *rate.Limiter, f func()) {
 go func() {
 l.Wait(context.Background())
 f()
 }()
}

使用

func TestExecLimit(t *testing.T) {
 runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
 go func() {
 var lastExecTime time.Time
 var l sync.RWMutex
 for {
  ExecLimit(&lastExecTime, &l, 10, time.Second, func() {
  fmt.Println("do")
  })
 }
 }()
 select {
 case <-time.After(1 * time.Second):
 fmt.Println("1秒到时")
 }
}
func TestExecLimit2(t *testing.T) {
 runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
 l := rate.NewLimiter(1, 30)
 go func() {
 for {
      ExecLimit2(l, func() {
  fmt.Println("do")
  })
 }
 }()
 select {
 case <-time.After(1 * time.Second):
 fmt.Println("1秒到时")
 }
}

输出:

一秒内输出了<=10次 "do"

如何在多节点服务中限制频

上述使用,定义在某个服务节点的全局变量lastExecTime仅仅会对该服务的函数f()操作限频,如果在负载均衡后,多个相同服务的节点,对第三方的接口累计限频,比如三个服务共同拉取第三方接口,合计限频为30次/s.

则,必须将lastExecTime的获取,从redis等共享中间件中获取,而不应该从任何一个单点服务获取。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

标签:
golang,IP限流,IP黑名单,IP白名单

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com

P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。