SpringBoot+Redis怎么实现防止恶意刷新与暴力请求接口

在Web应用中，防止恶意刷新和暴力请求接口是一个重要的安全问题。恶意用户可能会通过频繁请求接口来消耗服务器资源，甚至导致服务不可用。本文将介绍如何使用Spring Boot和Redis来实现防止恶意刷新与暴力请求接口的功能。

1. 问题背景

恶意刷新和暴力请求通常表现为短时间内大量请求同一个接口，导致服务器资源被过度消耗。为了防止这种情况，我们需要对请求进行限流和频率控制。

2. 解决方案

我们可以通过Redis来实现一个简单的限流器。Redis是一个高性能的键值存储系统，支持原子操作，非常适合用来实现限流功能。

2.1 实现思路

1. 记录请求次数：每次请求时，将用户的IP地址或用户ID作为键，存储在Redis中，并记录请求次数。
2. 设置过期时间：为每个键设置一个过期时间，例如1分钟。这样，1分钟内的请求次数会被记录，超过1分钟后会自动清除。
3. 限制请求频率：如果某个用户在1分钟内的请求次数超过设定的阈值（例如100次），则拒绝该请求。

2.2 实现步骤

2.2.1 引入依赖

首先，在pom.xml中引入Spring Boot和Redis的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

2.2.2 配置Redis

在application.properties中配置Redis连接信息：

spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

2.2.3 实现限流器

创建一个RateLimiter类来实现限流逻辑：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class RateLimiter {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    private static final int MAX_REQUESTS = 100; // 最大请求次数
    private static final int TIME_WINDOW = 60; // 时间窗口，单位秒

    public boolean allowRequest(String key) {
        String countStr = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        int count = countStr == null ? 0 : Integer.parseInt(countStr);

        if (count >= MAX_REQUESTS) {
            return false; // 超过最大请求次数，拒绝请求
        }

        redisTemplate.opsForValue().increment(key, 1);
        if (count == 0) {
            redisTemplate.expire(key, TIME_WINDOW, TimeUnit.SECONDS); // 设置过期时间
        }

        return true;
    }
}

2.2.4 使用限流器

在Controller中使用RateLimiter来限制请求频率：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ApiController {

    @Autowired
    private RateLimiter rateLimiter;

    @GetMapping("/test")
    public String test(HttpServletRequest request) {
        String ip = request.getRemoteAddr(); // 获取客户端IP
        if (!rateLimiter.allowRequest(ip)) {
            return "请求过于频繁，请稍后再试";
        }

        // 正常处理请求
        return "请求成功";
    }
}

2.3 测试

启动应用后，可以通过频繁请求/api/test接口来测试限流功能。如果1分钟内请求次数超过100次，后续请求将会被拒绝。

3. 总结

通过Spring Boot和Redis的结合，我们可以轻松实现防止恶意刷新和暴力请求接口的功能。Redis的高性能和原子操作使得限流器的实现变得简单而高效。在实际应用中，可以根据需求调整限流的阈值和时间窗口，以达到最佳的保护效果。

4. 扩展

除了基于IP的限流，还可以结合用户ID、设备ID等进行更细粒度的控制。此外，还可以使用更复杂的限流算法，如令牌桶算法、漏桶算法等，来应对更复杂的场景。