Redis 實(shí)現(xiàn)限流的三種簡(jiǎn)單方式

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面對(duì)越來(lái)越多的高并發(fā)場(chǎng)景，限流顯示的尤為重要。

第一種：基于Redis的setnx的操作

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

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(shí)間?
????????????System.out.println(count);
????????????if?(count?!=?null?&&?count?>?5)?{
????????????????return?Response.ok("每分鐘最多只能訪問(wèn)5次");
????????????}
????????}
????????redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
????????return?Response.ok("訪問(wèn)成功");
????}

通過(guò)上述代碼可以做到滑動(dòng)窗口的效果，并且能保證每N秒內(nèi)至多M個(gè)請(qǐng)求，缺點(diǎn)就是zset的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)越來(lái)越大。實(shí)現(xiàn)方式相對(duì)也是比較簡(jiǎn)單的。

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(dāng)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(shuō)我們每訪問(wèn)一次請(qǐng)求的時(shí)候，可以從Redis中獲取一個(gè)令牌，如果拿到令牌了，那就說(shuō)明沒(méi)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(gòu)很輕易的做到這樣的代碼，只是簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)

依靠List的leftPop來(lái)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(dāng)前令牌桶中無(wú)令牌");
????????}
????????return?Response.ok(articleDescription2);
????}

再依靠Java的定時(shí)任務(wù)，定時(shí)往List中rightPush令牌，當(dāng)然令牌也需要唯一性，所以我這里還是用UUID進(jìn)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());
????}

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