爬虫退散！用接口限流抵御恶意请求

后端

2023-01-01 07:59:41

接口限流：保护您的系统免受恶意流量侵袭

什么是接口限流？

想象一下一个交通警察，守卫着接口的入口，检查每辆经过的汽车，只有符合规则的汽车才能通过，而其他汽车会被拦下。这就是接口限流的工作原理，它对接口的请求频率进行限制，防止恶意请求淹没系统，造成性能下降甚至崩溃。

接口限流的原理

接口限流的原理很简单，就是为每个接口设置一个请求上限。当请求量达到上限时，后续的请求将被拒绝。这个请求上限会根据接口的承受能力和业务需求来确定。

接口限流的实现方法

实现接口限流有多种方法，其中最常见的是：

令牌桶算法

将令牌桶算法想象成一个装满令牌的桶。每个请求都需要消耗一个令牌，当桶中令牌用尽时，后续请求将被拒绝。这种算法易于理解和实现。

滑动窗口算法

将时间分成一个个窗口，每个窗口都有一个请求上限。当窗口内请求量达到上限时，后续请求将被拒绝。这种算法可以更好地控制请求的突发性，防止恶意请求对系统造成冲击。

漏桶算法

就像一个漏水的桶，每个请求都需要通过这个桶。当桶中请求过多时，后续请求将被拒绝。这种算法可以更好地控制请求的平均速率，防止恶意请求对系统造成持续的压力。

接口限流的常见场景

接口限流在许多场景都有用武之地：

恶意注册

限制批量注册虚假用户，保护您的系统免受恶意攻击。

爬虫过度抓取

控制爬虫抓取网站数据的速率，防止其对系统造成过度压力。

秒杀场景

在限时抢购活动中，防止大量用户同时访问网站导致系统崩溃。

接口限流的好处

接口限流的好处显而易见：

保护业务安全： 抵御恶意请求，保障业务安全。

保证系统稳定： 防止系统因过大压力而崩溃，确保稳定运行。

提高系统性能： 让系统能够处理更多请求，提升性能。

增强用户体验： 减少恶意请求对系统的影响，提升用户体验。

接口限流的注意事项

在实施接口限流时，需要注意以下几点：

请求上限的设置： 根据接口的承受能力和业务需求合理设置请求上限。上限过低可能影响正常用户，上限过高可能导致系统崩溃。

限流算法的选择： 根据接口特性和业务需求选择合适的限流算法。不同算法有不同的优缺点。

限流策略的调整： 随着业务发展，定期调整限流策略，以适应变化的需求，确保系统安全稳定。

代码示例

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class RateLimiter {

    private final ConcurrentHashMap<String, Counter> counters;
    private final ScheduledExecutorService scheduler;

    public RateLimiter() {
        this.counters = new ConcurrentHashMap<>();
        this.scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
    }

    public boolean allow(String key, int maxRequests, int interval) {
        Counter counter = counters.get(key);
        if (counter == null) {
            counter = new Counter(maxRequests, interval);
            counters.put(key, counter);
        }
        return counter.allow();
    }

    private static class Counter {

        private final int maxRequests;
        private final int interval;
        private final AtomicInteger currentRequests;
        private long lastResetTime;

        public Counter(int maxRequests, int interval) {
            this.maxRequests = maxRequests;
            this.interval = interval;
            this.currentRequests = new AtomicInteger(0);
            this.lastResetTime = System.currentTimeMillis();
        }

        public boolean allow() {
            long now = System.currentTimeMillis();
            if (now - lastResetTime >= interval) {
                reset();
                lastResetTime = now;
            }
            return currentRequests.incrementAndGet() <= maxRequests;
        }

        private void reset() {
            currentRequests.set(0);
        }
    }
}