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  • 使用redis中的zset实现滑动窗口限流


    使用redis和zset实现滑动窗口限流

    文章目录

    • 使用redis和zset实现滑动窗口限流
      • Zset
        • **初始化一个ZSet**:其中包含所有用户的ID和时间戳。
        • **添加元素到ZSet**:当用户发起请求时,将当前时间戳和用户ID作为元素添加到ZSet中。
        • **删除过期的元素**:为了保持滑动窗口的大小,需要删除超出时间窗口范围的元素。例如,如果滑动窗口的大小为60秒,那么需要删除60秒之前添加的元素。
        • **检查是否超过限制**:在添加新元素后,检查ZSet的大小是否超过限制。如果超过限制,则拒绝请求。
        • 拓展补充

    Zset

    Redis的ZSet(有序集合)可以很好地用来实现滑动窗口限流。滑动窗口限流是一种常见的流量控制方法,它限制了在一定时间窗口内的请求数量。下面是使用Redis ZSet实现滑动窗口限流的一个简单示例:

    初始化一个ZSet:其中包含所有用户的ID和时间戳。

    ZSet<String> zset = redisTemplate.opsForZSet().create("rateLimiter");
    
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    添加元素到ZSet:当用户发起请求时,将当前时间戳和用户ID作为元素添加到ZSet中。

    long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
    String userId = "user1";
    redisTemplate.opsForZSet().add("rateLimiter", userId, currentTimeMillis);
    
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    删除过期的元素:为了保持滑动窗口的大小,需要删除超出时间窗口范围的元素。例如,如果滑动窗口的大小为60秒,那么需要删除60秒之前添加的元素。

    long windowSizeInSeconds = 60;
    long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
    // 获取ZSet中所有元素
    List<ZSetElement<String>> elements = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores("rateLimiter", 0, -1);
    for (ZSetElement<String> element : elements) {
        long elementTimestamp = element.getScore();
        if (currentTimeMillis - elementTimestamp > windowSizeInSeconds * 1000) {
            redisTemplate.opsForZSet().remove("rateLimiter", element.getValue());
        }
    }
    
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    检查是否超过限制:在添加新元素后,检查ZSet的大小是否超过限制。如果超过限制,则拒绝请求。

    int limit = 100; // 每分钟的请求限制
    long size = redisTemplate.opsForZSet().size("rateLimiter");
    if (size >= limit) {
        // 超过限制,拒绝请求...
    }
    
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    注意,以上代码是基于Java的Spring Data Redis实现,如果你使用其他语言的Redis客户端,代码可能会有所不同,但基本的思路是相同的。此外,这个简单的实现没有考虑分布式环境下的限流,这需要额外的同步机制。

    拓展补充

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class ApiCallCounter {
    
        private static final String API_CALLS = "api_calls:";
    
        @Autowired
        private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
        public void incrementApiCallCount(String apiName) {
            String key = API_CALLS + apiName + ":current";
            redisTemplate.opsForValue().increment(key);
        }
    }
    
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    在上述代码中,我们定义了一个ApiCallCounter类,用于计数接口调用量。当接口被调用时,我们使用incrementApiCallCount方法增加计数。该方法使用RedisTemplate的opsForValue().increment方法对指定键进行递增操作。我们使用一个包含API名称和时间戳的键来存储每分钟的调用量。例如,如果API名称为exampleApi并且当前时间是2023年7月19日10点05分,则键将是api_calls:exampleApi:current:202307191005

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/LuckFairyLuckBaby/article/details/132838932
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