首先我們來看乙個常見 的簡單的限流策略。系統要限定使用者的某個行為在指定的時間裡只能允許發生 n 次，如何使用 redis 的資料結構來實現這個限流的功能？
這個限流需求中存在乙個滑動時間視窗，想想 zset 資料結構的 score 值，是不是可以通過 score 來圈出這個時間視窗來。而且我們只需要保留這個時間視窗，視窗之外的資料都可以砍掉。那這個 zset 的 value 填什麼比較合適呢？它只需要保證唯一性即可，用 uuid 會比較浪費空間，那就改用毫秒時間戳吧。
如圖所示，用乙個 zset 結構記錄使用者的行為歷史，每乙個行為都會作為 zset 中的乙個 key 儲存下來。同乙個使用者同一種行為用乙個 zset 記錄。
為節省記憶體，我們只需要保留時間視窗內的行為記錄，同時如果使用者是冷使用者，滑動時間視窗內的行為是空記錄，那麼這個 zset 就可以從記憶體中移除，不再占用空間。
通過統計滑動視窗內的行為數量與閾值 max_count 進行比較就可以得出當前的行為是否允許。用**表示如下：
public class ******ratelimiter
public boolean isactionallowed(string userid, string actionkey, int period, int maxcount)
public static void main(string args)
}}
因為這幾個連續的 redis 操作都是針對同乙個 key 的，使用 pipeline 可以顯著提公升 redis 訪問效率。但這種方案也有缺點，因為它要記錄時間視窗內所有的行為記錄，如果這個量很大，比如限定 60s 內操作不得超過 100w 次這樣的引數，它是不適合做這樣的限流的，因為會消耗大量的儲存空間。
redis簡單限流
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