详解Java分布式IP限流和防止恶意IP攻击方案

前言

限流是分布式系统设计中经常提到的概念，在某些要求不严格的场景下，使用Guava RateLimiter就可以满足。但是Guava RateLimiter只能应用于单进程，多进程间协同控制便无能为力。本文介绍一种简单的处理方式，用于分布式环境下接口调用频次管控。

如何防止恶意IP攻击某些暴露的接口呢（比如某些场景下短信验证码服务）？本文介绍一种本地缓存和分布式缓存集成方式判断远程IP是否为恶意调用接口的IP。

分布式IP限流

思路是使用redis incr命令，完成一段时间内接口请求次数的统计，以此来完成限流相关逻辑。

private static final String LIMIT_LUA = 'local my_limit = redis.call(’incr’, KEYS[1])n' + ' if tonumber(my_limit) == 1 thenn' + ' redis.call(’expire’, KEYS[1], ARGV[1])n' + ' return 1n' + ' elseif tonumber(my_limit) > tonumber(ARGV[2]) thenn' + ' return 0n' + ' elsen' + ' return 1n' + ' endn';

这里为啥时候用lua脚本来实现呢？因为要保证incr命令和expire命令的原子性操作。KEYS[1]代表自增key值， ARGV[1]代表过期时间，ARGV[2]代表最大频次，明白了这些参数的含义，整个lua脚本逻辑也就不言而喻了。

/** * @param limitKey 限制Key值 * @param maxRate 最大速率 * @param expire Key过期时间 */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方法用来判断 limitKey 是否超过了最大访问频次。缓存服务对象（cacheService）的eval方法参数分别是lua脚本、key list、value list。

unlimit方法其实就是执行redis decr操作，在某些业务场景可以回退访问频次统计。

防止恶意IP攻击

由于某些对外暴露的接口很容易被恶意用户攻击，必须做好防范措施。最近我就遇到了这么一种情况，我们一个快应用产品，短信验证码服务被恶意调用了。通过后台的日志发现，IP固定，接口调用时间间隔固定，明显是被人利用了。虽然我们针对每个手机号每天发送短信验证码的次数限制在5次以内。但是短信验证码服务每天这样被重复调用，会打扰用户并产生投诉。针对这种现象，简单的做了一个方案，可以自动识别恶意攻击的IP并加入黑名单。

思路是这样的，针对某些业务场景，约定在一段时间内同一个IP访问最大频次，如果超过了这个最大频次，那么就认为是非法IP。识别了非法IP后，把IP同时放入本地缓存和分布式缓存中。非法IP再次访问的时候，拦截器发现本地缓存（没有则去分布式缓存）有记录这个IP，直接返回异常状态，不会继续执行正常业务逻辑。

Guava本地缓存集成Redis分布式缓存

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对象才有get方法，如果本地缓存不存在key值， 会执行CacheLoader的load方法，从分布式缓存中加载。 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) {//分布式缓存中不存在这个keyLOGGER.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这个抽象类封装了guava本地缓存和redis分布式缓存操作，可以降低分布式缓存压力。

防止恶意IP攻击缓存服务

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 thenn' + ' redis.call(’expire’, KEYS[1], ARGV[1])n' + ' return 1n' + ' elseif tonumber(ip_rate) > tonumber(ARGV[2]) thenn' + ' return 0n' + ' elsen' + ' return 1n' + ' endn'; public IPBlackCache(Cache<String, Object> localCache, ICacheService cacheService) { super(localCache, cacheService); } /** * @param ipKey IP * @param maxRate 最大速率 * @param expire 过期时间 */ 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); } }}

没有错，IP_RATE_LUA 这个lua脚本和上面说的限流方案对应的lua脚本是一样的。

IPBlackCache继承了AbstractCombineCache，构造函数需要guava的本地Cache对象和redis分布式缓存服务ICacheService 对象。

ipAccess方法用来判断当前ip访问次数是否在一定时间内已经达到了最大访问频次。

removeIpAccess方法是直接移除当前ip访问频次统计的key值。

防止恶意IP攻击缓存配置类

@Configurationpublic 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() + ' 本地缓存移除时间：' + curTime); try {cacheService.del(notification.getKey());LOGGER.info(notification.getKey() + ' 分布式缓存移除时间：' + curTime); } catch (Exception e) {LOGGER.error(notification.getKey() + ' 分布式缓存移除异常...', e); } }) ); cacheBuilder.setCacheLoader(new CacheLoader<String, Object>() { @Override public Object load(String key) {try { Object obj = cacheService.getString(key); LOGGER.info(String.format('从分布式缓存中加载key=%s, value=%s', key, obj)); return obj;} catch (Exception e) { LOGGER.error(key + ' 从分布式缓存加载异常...', e); return null;} } }); Cache<String, Object> localCache = cacheBuilder.build(); IPBlackCache ipBlackCache = new IPBlackCache(localCache, cacheService); return ipBlackCache; }}

注入redis分布式缓存服务ICacheService对象。

通过GuavaCacheBuilder构建guava本地Cache对象，指定初始容量（initialCapacity）、最大容量（maximumSize）、并发级别、key过期时间、key移除监听器。最终要的是CacheLoader这个参数，是干什么用的呢？如果GuavaCacheBuilder指定了CacheLoader对象，那么最终创建的guava本地Cache对象是LoadingCache类型（参考AbstractCombineCache类的get方法），LoadingCache对象的get方法首先从内存中获取key对应的value，如果内存中不存在这个key则调用CacheLoader对象的load方法加载key对应的value值，加载成功后放入内存中。

最后通过ICacheService对象和guava本地Cache对象创建IPBlackCache（防止恶意IP攻击缓存服务）对象。

拦截器里恶意IP校验

定义一个注解，标注在指定方法上，拦截器里会识别这个注解。

@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface IPBlackLimit { //统计时间内最大速率 int maxRate(); //频次统计时间 int duration(); //方法名称 String method() default StringUtils.EMPTY;}

拦截器里加入ipAccess方法，校验远程IP是否为恶意攻击的IP。

/*** @param method 需要校验的方法* @param remoteAddr 远程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对应的值。利用 remoteAddr 构造 cacheKey 参数，通过IPBlackCache判断 cacheKey 是否存在。

如果是 cacheKey 存在的请求，判断黑名单IP限制是否已经到达有效期，如果已经超过有效期则清除本地缓存和分布式缓存的 cacheKey ，请求合法；如果没有超过有效期则请求非法。

否则是 cacheKey 不存在的请求，使用IPBlackCache对象的ipAccess方法统计一定时间内的访问频次，如果频次超过最大限制，表明是非法请求IP，需要往IPBlackCache对象写入“ cacheKey =当前时间”。

总结

本文的两种方案都使用redis incr命令，如果不是特殊业务场景，redis的key要指定过期时间，严格来讲需要保证incr和expire两个命令的原子性，所以使用lua脚本方式。如果没有那么严格，完全可以先setex（设置key，value，过期时间），然后再incr（注： incr不会更新key的有效期 ）。本文的设计方案仅供参考，并不能应用于所有的业务场景。

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