关于限流和防重的进一步思考

Question

我发现我之前搞得一个东西不合理。

一. redis不能做防重，只能做限流和锁。因为对于一些场景：
1.比如转帐业务，如果用redis对用户id上锁。 那在规定时间内，他不能对不同用户做出转账操作。
2.如果一个按钮触发了多个防重接口，使用redis可能会出现死锁。
3.对于无记名用户下载等。redis也做不了。所以redis只适合限流。防止重放攻击和防重提交。不论有没有记名。
以上当然也可以通过独特的key名设计 如 接口_防重_userid. 来避免出现1，2不合理的情况，对于这个设计需要大量不同的key名，我们可以设置aop强制传递 接口名，userid，过期时间 解决。但3无法解决。

二. 还有方式是证书+时间戳。证书验证防篡改，时间戳验证防重。如果被重放攻击。时间戳相同，第二次重复提交失效。如果是刷新页面，那是新一次请求，不是防重任务，而是限流任务。 所以防重必须要有公证人，也就是https证书？ 但是这个时间戳规定范围内依然可能受到重放攻击。

三. 为了解决在时间戳阈值内可能出现中间人不操作，只再转发重复提交信息的问题
使用nonce+证书+时间戳 这个nonce解决的应该是重复调用。 因为证书已经可以防止被修改。但无法防止在时间阈值内请求被调两次。所以加个nonce和web时间戳联合防重，那为啥不直接用nonce取代时间戳，我觉得是因为这个nonce的key名设计的是 web时间戳_防重 list集合存nonce。 等过60s阈值，再生产新的key。如果用nonce取代时间戳，那不知道什么时候删这批key。

上述工作可以直接放到过滤器中，也可和防刷结合在aop中。建议分开。逻辑通畅，而且防重针对所有接口比较好。防刷针对需要处理的接口。
那对于恶意刷流量的防治
我们可以在上述防重工作中进行id频次检查，针对频繁出现的加入黑名单，如在建立60s用户接口调用统计 userId_业务名 和使用限流器令牌桶对服务整体最大承受能力限制。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

关于使用Redis进行限流和防重的进一步思考

问题分析

根据问题描述，需要使用Redis进行限流和防重的优化，并且考虑到使用Redis锁定用户ID会导致用户无法对其他用户进行转账操作的问题。此外，还考虑到结合证书和时间戳进行验证来实现防重的需求。

解决方案

1. 限流

使用Redis的令牌桶算法实现限流功能，可以控制每秒允许的请求次数。下面是一个使用Redis实现令牌桶算法的示例代码：

import time
import redis

class RateLimiter:
    def __init__(self, redis_host, redis_port, max_requests, interval):
        self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port)
        self.max_requests = max_requests
        self.interval = interval

    def check_limit(self, key):
        current_timestamp = int(time.time())
        key_timestamp = self.redis_client.get(key)
        if not key_timestamp:
            self.redis_client.setex(key, self.interval, current_timestamp)
            return True
        else:
            if current_timestamp - int(key_timestamp) < self.interval:
                return False
            else:
                self.redis_client.setex(key, self.interval, current_timestamp)
                return True

使用示例：

limiter = RateLimiter("localhost", 6379, 10, 1)  # 每秒最多允许10个请求

if limiter.check_limit("user_123"):  # 根据用户ID进行限流
    # 执行业务逻辑
else:
    # 返回限流错误信息

2. 防重

下面是一个使用Redis和时间戳实现防重的示例代码：

import time
import redis

class DeduplicationChecker:
    def __init__(self, redis_host, redis_port, deduplication_window):
        self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port)
        self.deduplication_window = deduplication_window

    def check_duplicate(self, key):
        current_timestamp = int(time.time())
        key_timestamp = self.redis_client.get(key)
        if not key_timestamp:
            self.redis_client.setex(key, self.deduplication_window, current_timestamp)
            return False
        else:
            if current_timestamp - int(key_timestamp) < self.deduplication_window:
                return True
            else:
                self.redis_client.setex(key, self.deduplication_window, current_timestamp)
                return False

使用示例：

checker = DeduplicationChecker("localhost", 6379, 60)  # 设置重复检测窗口为60秒

if not checker.check_duplicate("transaction_123"):  # 根据交易ID进行防重
    # 执行业务逻辑
else:
    # 返回重复提交错误信息

3. 结合证书和时间戳进行验证

在一些关键的业务场景中，对于防止篡改和重放攻击，结合证书和时间戳进行验证是一个有效的方案。具体实现可以参考以下步骤：

• 使用HTTPS进行通信，确保数据的安全传输。
• 在请求中包含证书，服务端验证证书的合法性，防止篡改攻击。
• 在请求中包含时间戳，服务端验证时间戳的有效性，防止重放攻击。

需要注意的是，对于时间戳的验证，可以使用上述防重的方法进行实现。但是，在实际应用中，还需要考虑时钟同步的问题，以及服务器时间可能与客户端时间存在差异的情况。

4. 特殊情况下的刷新操作

对于特殊情况下的刷新操作，可以根据具体业务需求进行处理。可以在服务器端添加逻辑判断，将刷新操作与防重任务进行区分，实现不同的处理逻辑。

总结

使用Redis进行限流和防重的优化可以通过令牌桶算法以及结合时间戳实现。对于防重的需求，可以借助Redis来实现，而不一定需要借助公证人。结合证书和时间戳进行验证可以提高防止篡改和重放攻击的效果。以上是一种可行的解决方案，在实际应用中可以根据具体场景进行调整和优化。

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