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Redis 限流的 3 種方式,還有誰不會!
瀏覽量 73時(shí)間 2021-12-04

面對越來越多的高并發(fā)場景,限流顯示的尤為重要。

當(dāng)然,限流有許多種實(shí)現(xiàn)的方式,Redis具有很強(qiáng)大的功能,我用Redis實(shí)踐了三種的實(shí)現(xiàn)方式,可以較為簡單的實(shí)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(jì),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(shí)候,大家都知道是依靠了setnx的指令,在CAS(Compare and swap)的操作的時(shí)候,同時(shí)給指定的key設(shè)置了過期實(shí)踐(expire),我們在限流的主要目的就是為了在單位時(shí)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(gè)請求,那么我們在setnx的時(shí)候可以設(shè)置過期時(shí)間10,當(dāng)請求的setnx數(shù)量達(dá)到20時(shí)候即達(dá)到了限流效果。代碼比較簡單就不做展示了。

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

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

其實(shí)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(shí)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(gòu)可以輕而易舉的實(shí)現(xiàn)該功能。

我們可以將請求打造成一個(gè)zset數(shù)組,當(dāng)每一次請求進(jìn)來的時(shí)候,value保持唯一,可以用UUID生成,而score可以用當(dāng)前時(shí)間戳表示,因?yàn)閟core我們可以用來計(jì)算當(dāng)前時(shí)間戳之內(nèi)有多少的請求數(shù)量。而zset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也提供了range方法讓我們可以很輕易的獲取到2個(gè)時(shí)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(shí)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(gè)請求,缺點(diǎn)就是zset的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會越來越大。實(shí)現(xiàn)方式相對也是比較簡單的。最新面試題整理好了,大家可以在Java面試庫小程序在線刷題。

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(dāng)輸出速率大于輸入速率,那么就是超出流量限制了。

也就是說我們每訪問一次請求的時(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(gòu)很輕易的做到這樣的代碼,只是簡單實(shí)現(xiàn)。另外,關(guān)注Java技術(shù)棧,在后臺回復(fù):面試,可以獲取我整理的 Redis 系列面試題和答案,非常齊全。

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(dāng)前令牌桶中無令牌");
    }
    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());
}

綜上,代碼實(shí)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(hù)你的網(wǎng)站。

Redis其實(shí)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(gòu)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(gòu)。



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