Redis限流怎么實現

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這篇文章給大家分享的是有關 Redis 限流怎么實現的內容。丸趣 TV 小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨丸趣 TV 小編過來看看吧。

面對越來越多的高并發場景，限流顯示的尤為重要。

當然，限流有許多種實現的方式，Redis 具有很強大的功能，我用 Redis 實踐了三種的實現方式，可以較為簡單的實現其方式。Redis 不僅僅是可以做限流，還可以做數據統計，附近的人等功能，這些可能會后續寫到。

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，有且僅有 N 數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。

具體的 setnx 用法可以參照我另一篇博客 RedisTemplate 下 Redis 分布式鎖引發的系列問題

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

第二種：基于 Redis 的數據結構 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。

而我們如果用 Redis 的 list 數據結構可以輕而易舉的實現該功能

我們可以將請求打造成一個 zset 數組，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有多少的請求數量。而 zset 數據結構也提供了 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 秒內至多 M 個請求，缺點就是 zset 的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。

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。具體可以參照度娘的解釋令牌桶算法

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，則結果相反。

依靠上述的思想，我們可以結合 Redis 的 List 數據結構很輕易的做到這樣的代碼，只是簡單實現

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。他的數據結構也不僅僅是只有 String，Hash，List，Set，Zset。有興趣的可以后續了解下他的 GeoHash 算法；BitMap，HLL 以及布隆過濾器數據 (Redis4.0 之后加入，可以用 Docker 直接安裝 redislabs/rebloom) 結構。

感謝各位的閱讀！關于“Redis 限流怎么實現”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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