探索如何利用SpringBoot和Redis实现并发登录人数控制与踢人功能。通过有效限制同一用户在多个设备上的登录，防止系统被恶意占用资源，提高系统稳定性。本文详细介绍了代码实现与核心思路，帮助你构建高效且安全的登录管理机制。点击查看完整实现，轻松应对高并发登录场景！
SpringBoot 并发登录控制与踢人功能实现：防止滥用、提升系统稳定性
一、前言
啥情况？你是不是正愁你们系统用户能不能好好地控制一下并发登录？或者那种系统一上线就被人“恶意登录”，秒秒钟就挂了？兄弟，今天我就来给你们整一整并发登录人数控制，附加踢人功能，这玩意儿真是“老大难”的解决方案。把这东西搞定了，你的系统可以在一大波用户登录的情况下，稳得跟个大树一样。
你看，很多时候，咱们写系统，不就是怕出现那种“过度登录”或者“滥用登录”的问题嘛，控制并发登录数，超了就踢人——这不就是我给你们带来的“靓仔功能”吗？
二、需求背景
首先来点理论，得跟大家聊聊为啥要做并发登录人数控制这个事儿。其实简单，直白地讲，就是控制同一个用户只能在特定的设备上登录，或者控制登录的人数不超过限制，防止有其他人恶意占用资源。像这种超负荷的登录请求，系统直接挂掉的事儿，咱们得提前防范。比如一个用户可能在多个设备上登录，要是某种方式没有限制，基本上就是乱套了，系统要崩，数据也搞不清了。
为啥要踢人？好家伙，系统承载能力有限，真要是每个人都来占坑，那还怎么愉快地运行？所以踢人功能就出来了，咱把不该在那呆的给踢掉，给新的用户一个位置，互不干扰。
三、思路与方案
想要实现并发登录控制，咱们得借助Redis，毕竟Redis在高并发场景下特别给力，速度快，而且支持分布式。我们有个目标，限制同一用户的登录数量，当登录超限时，踢掉最早登录的用户。这事儿怎么做呢？咱们用Redis的Set来记录每个用户的登录状态，简单而高效。
1. 用Redis控制并发登录人数
首先，咱们要记录当前登录的用户，防止一个账号在多设备同时登录。每当有用户登录时，咱就往Redis里加个标记，标记着登录用户的ID和token信息。每当超过最大并发登录数时，踢掉第一个登录的用户，保证最多只有限定数量的登录。
2. 登录时生成token，踢人时根据token删除用户
登录的时候咱得生成token，用token来绑定登录状态。踢人的逻辑就是：从Redis里获取所有用户的token，然后判断登录人数，一旦超出限制，就踢掉最早的那个。
3. 控制并发登录人数的实现
上面讲了大致的思路，接下来就开始动手写代码。别着急，代码不难，我们一步一步来，肯定不怕你跟不上。
四、代码实现
这里咱用Spring Boot框架，结合Redis来实现控制并发登录和踢人功能。代码的注释写得很详细，你看得懂的，保证你能跑起来。
4.1 Redis配置
首先得把Redis配置一下，咱们Spring Boot原生支持Redis，只要在application.properties或者application.yml中配置一下就行。
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
password: "" # 如果有密码，可以配置
timeout: 10000
jedis:
pool:
max-active: 8
max-wait: -1
max-idle: 8
min-idle: 0
然后，在代码中配置Redis连接工厂：
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 设置序列化方式，避免出现乱码
template.setDefaultSerializer(RedisSerializer.json());
return template;
}
}
这个类配置了RedisTemplate，之后就能在其他地方用它来操作Redis了。接下来，咱们写并发控制的核心代码。
4.2 核心业务：控制并发登录，踢人功能
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class ConcurrentLoginService {
private static final String LOGIN_KEY_PREFIX = "user_login_"; // 登录标识的前缀
private static final int MAX_LOGIN_USERS = 5; // 最大登录人数
@Value("${spring.redis.timeout}")
private long timeout; // 超时时间，用于设置token有效期
private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public ConcurrentLoginService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
// 登录处理，设置用户登录状态
public boolean login(String userId, String token) {
String loginKey = LOGIN_KEY_PREFIX + userId;
// 检查当前登录人数
if (redisTemplate.opsForSet().size("logged_users") >= MAX_LOGIN_USERS) {
// 超过最大登录人数，踢人
String oldestUser = (String) redisTemplate.opsForSet().randomMember("logged_users");
redisTemplate.opsForSet().remove("logged_users", oldestUser); // 踢掉一个老用户
}
// 将新用户加入Redis
redisTemplate.opsForSet().add("logged_users", userId);
redisTemplate.opsForValue().set(loginKey, token, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
return true;
}
// 用户登出，移除用户登录状态
public boolean logout(String userId) {
String loginKey = LOGIN_KEY_PREFIX + userId;
redisTemplate.opsForSet().remove("logged_users", userId); // 用户登出
redisTemplate.delete(loginKey); // 删除Redis中的登录信息
return true;
}
}
4.3 关键点讲解
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Set操作：我们用Redis的Set来存储登录用户的ID，这样避免了重复登录的情况，并且在超出最大登录人数时，踢掉最早登录的用户。
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登录成功：每次有用户登录时，首先检查当前登录的用户数，如果超过限制，就踢掉最早登录的那个用户，然后把当前用户加入Set，保持登录状态。
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登出操作：用户登出时，我们会把用户的ID从Redis中移除。
五、总结
通过这篇文章，我给大家带来了一个非常实用的功能——并发登录控制和踢人功能。这里面涉及的核心技术就是利用Redis高效地管理并发登录的用户，避免系统被滥用或者崩溃。
总结一下，主要思路就是：
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用Redis来存储并发登录的用户信息。
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一旦超出最大登录人数，就踢掉最早登录的用户。
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使用token来验证登录状态，并通过token控制踢人操作。
大家可以根据自己的实际需求来修改这个功能，譬如增加日志记录、报警机制、权限控制等等，灵活扩展。通过这个方式，你的系统可以非常高效地处理登录请求，避免资源被过度占用。