• 【Redis】redis实现限流


    【一】固定窗口

    所谓固定窗口限流就是时间窗口的起始和节数时间是固定的,在固定时间段内允许要求的请求数量访问,超过这个数量就会拒绝;当固定时间段结束后,再重新开始下一个时间段进行计数。

    我们可以根据当前的时间,以分钟为时间段,每分钟都生成一个key,用来inc,当达到请求数量就返回一些友好的提示信息。

    @RestController
    @RequestMapping("/redisTest")
    public class RedisTestController {
     
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
     
        private static DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd hh:mm");
     
        @GetMapping("/Fixed")
        public String testFixedWindow() {
            String now = formatter.format(LocalDateTime.now());
     
            Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(now + ":fixed");
            if (count > 5) {
                return "不好意思,服务器正忙,请一分钟后再试......";
            } else {
                return "服务端正在处理";
            }
        }
    }
    
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    这种方式优点是比较简单粗暴,缺点是不够灵活,对于边界问题不能够处理,如果设置的时间段刚开始时流量占满了设置的最大次数,后面一段时间则不能再进行访问,必须等该时间段过了以后才可以再次访问。

    【二】滑动窗口

    针对固定窗口限流的问题,可以采用滑动窗口来优化,所谓滑动窗口就是设置的时间窗口的起始和结束时间是不断变化的,时间差值不变,允许的请求数量不变。

    我们可以把请求打造成一个zset数组,当每一次请求进来的时候,value保持唯一,可以用UUID生成,而score可以用当前时间戳表示,因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量,而zset数据结构也提供了zrange方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求。

    @RestController
    @RequestMapping("/redisTest")
    public class RedisTestController {
     
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
     
        @GetMapping("/Sliding")
        public String testSlidingWindow() {
            Long currentTime = System.currentTimeMillis();
     
            System.out.println(currentTime);
            if (redisTemplate.hasKey("limit")) {
                // intervalTime是限流的时间
                Long intervalTime = 60000L;
                Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime - intervalTime, currentTime).size();
                System.out.println(count);
                if (count != null && count > 5) {
                    return "每分钟最多只能访问5次";
                }
            }
            redisTemplate.opsForZSet().add("limit", UUID.randomUUID().toString(), currentTime);
            return "访问成功";
        }
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    通过上述代码可以做到滑动窗口的效果,并且能保证每N秒内至多M个请求,缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

    【三】令牌桶

    Redisson可以实现很多东西,在redis的基础上,Redisson做了很多封装,不仅可以用来实现分布式锁,还可以帮助我们实现令牌桶限流。

    RateLimter主要作用就是可以限制调用接口的次数,主要原理就是调用接口之前,需要拥有指定个令牌。限流器每秒会产生X个令牌放入令牌桶,调用接口需要去令牌桶里面拿令牌。如果令牌被其他请求拿完了,那么也就是调用不到指定的接口。

    RateLimter实现限流

    @RestController
    @RequestMapping("/redisTest")
    public class RedisTestController {
     
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
     
        @Autowired
        private Redisson redisson;
     
        @GetMapping("/Token")
        public String testTokenBucket() {
            RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
     
            // 最大流速 = 每10秒钟产生1个令牌
            rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 1, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);
            //需要1个令牌
            if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
                return "令牌桶里面有可使用的令牌";
            }
            return "不好意思,请过十秒钟再来~~~~~~~";
     
        }
    }
    
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    【四】深入分析Zset的数据结构

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44823875/article/details/132901641