前言
老板提出了一个新需求，从某某天起，免费用户每天只能查询100次，收费用户100w次。
这是一个限流问题，聪明的你也一定想到了如何去做：记录用户每一天的查询次数，然后根据当前用户的类型使用不同的数字做比较，超过指定的数字就返回错误。
嗯，原理就是这么简单。不过真正写起来还要考虑更多问题：
- 统计数据的数据结构是什么样的？字典 or 行记录？
- 统计数据记录到哪里？内存 or mysql or redis？
- 分布式应用怎么精确计数？分布式锁 or 队列 or 事务？
- 吞吐量比较大时如何扛得住？内存 or redis or 数据库集群？
- 这些数据要一直保留吗？自动过期 or 定期清理？
- 如何返回错误？自定义错误 or http标准错误码？
自己去做这些事还是有点麻烦的，这里介绍一个asp.net core的中间件来满足这个限流需求：fireflysoft.ratelimit.aspnetcore。使用步骤如下：
1、安装nuget包
已经发布到nuget.org，有多种安装方式，选择自己喜欢的就行了。
包管理器命令：
install-package fireflysoft.ratelimit.aspnetcore
或者.net命令:
dotnet add package fireflysoft.ratelimit.aspnetcore
或者项目文件直接添加：
<itemgroup> <packagereference include="fireflysoft.ratelimit.aspnetcore" version="1.2.0" /> </itemgroup>
2、使用中间件
在startup.configure中使用中间件，演示代码如下（下边会有详细说明）：
public void configure(iapplicationbuilder app, iwebhostenvironment env)
{
...
app.useratelimit(new ratelimitprocessor<httpcontext>.builder()
.withalgorithm(new fixedwindowalgorithm<httpcontext>( new[] {
new fixedwindowratelimitrule<httpcontext>()
{
id = "1",
extracttarget = context =>
{
// 这里假设用户id是从cookie中传过来的，需根据实际情况获取
return context.request.gettypedheaders().get<string>("userid");
},
checkrulematching = context =>
{
// 这里假设用户类型是从cookie中传过来的，实际可能需要根据用户id再去查询
// 0免费用户 1收费用户
int usertype = context.request.gettypedheaders().get<int>("usertype");
if(usertype==0){
return true;
}
return false;
},
name="免费用户限流规则",
limitnumber=100,
statwindow=timespan.fromdays(1)
},
new fixedwindowratelimitrule<httpcontext>()
{
id = "2",
extracttarget = context =>
{
// 这里假设用户id是从cookie中传过来的，需根据实际情况获取
return context.request.gettypedheaders().get<string>("userid");
},
checkrulematching = context =>
{
// 这里假设用户类型是从cookie中传过来的，实际可能需要根据用户id再去查询
// 0免费用户 1收费用户
int usertype = context.request.gettypedheaders().get<int>("usertype");
if(usertype==1){
return true;
}
return false;
},
name="收费用户限流规则",
limitnumber=1000000,
statwindow=timespan.fromdays(1)
}
}))
.witherror(new core.ratelimiterror()
{
code=429,
message = "查询数达到当天最大限制"
})
//.withstorage(new redisstorage(stackexchange.redis.connectionmultiplexer.connect("localhost")))
.build());
...
}
使用此中间件需要构建一个名为ratelimitprocessor的限流处理器实例，指定限流处理的请求类型httpcontext，设置限流处理的三个方面：
限流使用的算法以及对应的规则
限流算法，根据这个需求使用固定窗口算法就可以了，也称为计数器算法。此中间件还提供了滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法，可以根据需要选择。
不同的限流算法有不同的限流规则类型，在这里使用的是固定窗口限流规则，针对免费用户和收费用户分别定义了两个规则，注意其中的几个参数：
- id：在当前的版本中id必须手动指定，并且不能重复。
- extracttarget：传递一个方法用于从请求中提取限流目标，这里就是用户id。
- checkrulematching传递一个方法用于检查当前请求是否适用当前规则，这里根据用户类型进行判断。
- statwindow是固定窗口的大小，是一个时间跨度，这里是1天。
- limitnumber是限流值，在statwindow时间内请求数超过它就会触发限流。
这里有两个比较有意思的设置：extracttarget和checkrulematching，他们共同作用，让用户可以完全自由的定制自己限流的目标和条件，无论是ip、clientid或者url。
限流统计数据的持久化方式
fireflysoft.ratelimit中的限流计数目前支持保存在内存或者redis中，也可以通过实现iratelimitstorage来定义一个新的存储器，不设置时默认为内存存储。
对于只需要部署一份的程序，绝大部分情况下使用内存就够了；但是如果限流的时间窗口比较长，比如1小时限制300次，重启就会丢失计数，这可能是个风险，此时使用redis会比较合适。对于分布式应用，也建议使用redis存储。
限流统计数据会根据限流时间窗口自动过期移除。
被限流时的错误码和消息
默认限流错误code是429，这个会作为httpstatuscode返回；message默认为null，你可以修改为自己的任意文字提示，这个会作为http body的内容返回。
以上就是使用fireflysoft.ratelimit.aspnetcore对不同类型的用户进行区别限流的使用方法。
如果觉得还是限制的有点死，比如返回错误信息部分，想返回一个json格式的错误消息，还可以使用fireflysoft.ratelimit.core这个包来封装自己的asp.net core中间件。
如果想在这个程序的基础上再改造下，可以fork这个项目：https://github.com/bosima/fireflysoft.ratelimit
总结
到此这篇关于asp.net core对不同类型的用户进行区别限流的文章就介绍到这了,更多相关asp.net core用户区别限流内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
