3種方式實現Redis限流

redis限流的實現方式有3種，分別是：1、基於redis的setnx的操作，給指定的key設定了過期實踐；2、基於redis的資料結構zset，將請求打造成乙個zset陣列；3、基於redis的令牌桶演算法，輸出速率大於輸入速率，就要限流。

第一種：基於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設定了過期實踐（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**程式。所以依靠setnx可以很輕鬆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，那麼我們在setnx的時候可以設定過期時間10，當請求的setnx數量達到20時候即達到了限流效果。**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，那麼我們的redis中需要保持n個key等等問題

第二種：基於redis的資料結構zset

其實限流涉及的最主要的就是滑動視窗，上面也提到1-10怎麼變成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資料結構可以輕而易舉的實現該功能

我們可以將請求打造成乙個zset陣列，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資料結構也提供了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

**如下

public response limitflow()
} redistemplate.opsforzset().add("limit",uuid.randomuuid().tostring(),currenttime);
return response.ok("訪問成功");
}

通過上述**可以做到滑動視窗的效果，並且能保證每n秒內至多m個請求，缺點就是zset的資料結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。

第三種：基於redis的令牌桶演算法

提到限流就不得不提到令牌桶演算法了。令牌桶演算法又稱之為水桶演算法，具體可以參照度娘的解釋令牌桶演算法

令牌桶演算法提及到輸入速率和輸出速率，當輸出速率大於輸入速率，那麼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中獲取乙個令牌，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資料結構很輕易的做到這樣的**

依靠list的leftpop來獲取令牌

// 輸出令牌
public response limitflow2(long id)
return response.ok(articledescription2);
}

再依靠j**a的定時任務，定時往list中rightpush令牌，當然令牌也需要唯一性，所以我這裡還是用uuid進行了生成

// 10s的速率往令牌桶中新增uuid，只為保證唯一性
@scheduled(fixeddelay = 10_000,initialdelay = 0)
public void setintervaltimetask()

綜上，**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**，用來做到介面的限流，最終保護你的**。

redis其實還有很多其他的用處，他的作用不僅僅是快取，分布式鎖的作用。他的資料結構也不僅僅是只有string，hash，list，set，zset。有興趣的可以後續了解下他的geohash演算法；bitmap，hll以及布隆過濾器資料(redis4.0之後加入，可以用docker直接安裝redislabs/rebloom)結構。

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部分資料截圖：

3種方式實現Redis限流

Redis 實現限流的三種方式

redis實現的四種常見限流策略

Redis 如何實現限流功能？

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