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          Redis 限流的 3 種方式,還有誰不會!

          共 2599字,需瀏覽 6分鐘

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          2022-02-13 04:59

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          面對越來越多的高并發(fā)場景,限流顯示的尤為重要。

          當然,限流有許多種實現(xiàn)的方式,Redis具有很強大的功能,我用Redis實踐了三種的實現(xiàn)方式,可以較為簡單的實現(xiàn)其方式。Redis不僅僅是可以做限流,還可以做數(shù)據(jù)統(tǒng)計,附近的人等功能,這些可能會后續(xù)寫到。

          1第一種:基于Redis的setnx的操作

          我們在使用Redis的分布式鎖的時候,大家都知道是依靠了setnx的指令,在CAS(Compare and swap)的操作的時候,同時給指定的key設置了過期實踐(expire),我們在限流的主要目的就是為了在單位時間內(nèi),有且僅有N數(shù)量的請求能夠訪問我的代碼程序。所以依靠setnx可以很輕松的做到這方面的功能。

          比如我們需要在10秒內(nèi)限定20個請求,那么我們在setnx的時候可以設置過期時間10,當請求的setnx數(shù)量達到20時候即達到了限流效果。代碼比較簡單就不做展示了。

          當然這種做法的弊端是很多的,比如當統(tǒng)計1-10秒的時候,無法統(tǒng)計2-11秒之內(nèi),如果需要統(tǒng)計N秒內(nèi)的M個請求,那么我們的Redis中需要保持N個key等等問題。

          2第二種:基于Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構zset

          其實限流涉及的最主要的就是滑動窗口,上面也提到1-10怎么變成2-11。其實也就是起始值和末端值都各+1即可。

          而我們?nèi)绻肦edis的list數(shù)據(jù)結(jié)構可以輕而易舉的實現(xiàn)該功能。

          我們可以將請求打造成一個zset數(shù)組,當每一次請求進來的時候,value保持唯一,可以用UUID生成,而score可以用當前時間戳表示,因為score我們可以用來計算當前時間戳之內(nèi)有多少的請求數(shù)量。而zset數(shù)據(jù)結(jié)構也提供了range方法讓我們可以很輕易的獲取到2個時間戳內(nèi)有多少請求

          代碼如下

          public?Response?limitFlow(){
          ????Long?currentTime?=?new?Date().getTime();
          ????System.out.println(currentTime);
          ????if(redisTemplate.hasKey("limit"))?{
          ????????Integer?count?=?redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit",?currentTime?-??intervalTime,?currentTime).size();????????//?intervalTime是限流的時間?
          ????????System.out.println(count);
          ????????if?(count?!=?null?&&?count?>?5)?{
          ????????????return?Response.ok("每分鐘最多只能訪問5次");
          ????????}
          ????}
          ????redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
          ????return?Response.ok("訪問成功");
          }

          通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果,并且能保證每N秒內(nèi)至多M個請求,缺點就是zset的數(shù)據(jù)結(jié)構會越來越大。實現(xiàn)方式相對也是比較簡單的。

          3第三種:基于Redis的令牌桶算法

          提到限流就不得不提到令牌桶算法了。

          令牌桶算法提及到輸入速率和輸出速率,當輸出速率大于輸入速率,那么就是超出流量限制了。

          也就是說我們每訪問一次請求的時候,可以從Redis中獲取一個令牌,如果拿到令牌了,那就說明沒超出限制,而如果拿不到,則結(jié)果相反。

          依靠上述的思想,我們可以結(jié)合Redis的List數(shù)據(jù)結(jié)構很輕易的做到這樣的代碼,只是簡單實現(xiàn)。

          依靠List的leftPop來獲取令牌

          //?輸出令牌
          public?Response?limitFlow2(Long?id){
          ????Object?result?=?redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
          ????if(result?==?null){
          ????????return?Response.ok("當前令牌桶中無令牌");
          ????}
          ????return?Response.ok(articleDescription2);
          }

          再依靠Java的定時任務,定時往List中rightPush令牌,當然令牌也需要唯一性,所以我這里還是用UUID進行了生成

          //?10S的速率往令牌桶中添加UUID,只為保證唯一性
          @Scheduled(fixedDelay?=?10_000,initialDelay?=?0)
          public?void?setIntervalTimeTask(){
          ????redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());
          }

          綜上,代碼實現(xiàn)起始都不是很難,針對這些限流方式我們可以在AOP或者filter中加入以上代碼,用來做到接口的限流,最終保護你的網(wǎng)站。

          Redis其實還有很多其他的用處,他的作用不僅僅是緩存,分布式鎖的作用。他的數(shù)據(jù)結(jié)構也不僅僅是只有String,Hash,List,Set,Zset。有興趣的可以后續(xù)了解下他的GeoHash算法;BitMap,HLL以及布隆過濾器數(shù)據(jù)(Redis4.0之后加入,可以用Docker直接安裝redislabs/rebloom)結(jié)構。

          有問題歡迎留言探討。

          原文鏈接:https://blog.csdn.net/lmx125254/article/details/90700118

          版權聲明:本文為CSDN博主「Leonis丶L」的原創(chuàng)文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協(xié)議,轉(zhuǎn)載請附上原文出處鏈接及本聲明。

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