now))--是否超出限流值ifcount +1>limitthenreturn1--不需要限流else--添加当前访问时间戳到zsetredis.call('zadd', key, now, uuid)--移除时间区间以外不用的数据,不然会导致zset过大redis.call('zremrangeByScore',KEYS[1],0, ARGV[2])return0end ...
每次请求前,先向zset中添加当前调用记录,然后删除之前的调用记录,判断zset中的元素数量是否超过了设置的限流阈值,超过则抛出异常,否则正常调用业务方法。 代码示例 package com.panda.redis.limit.rate.interceptor; import com.panda.redis.limit.rate.annotation.LimitLevel; import com.panda.redis.limit.rate.annotatio...
步骤4: 将验证码请求时间戳存入 Redis Zset 我们将用户请求的时间戳存入 Redis 的 Zset 中,以便后续进行限流。 # 将请求时间戳存入 Zset, 分数使用当前时间r.zadd(user_id,{request_time:request_time}) 1. 2. 步骤5: 设置 Zset 中数据的过期时间 为了防止存储过多历史记录,我们需要设置过期时间。Redis 的E...
* @param user 限流对象 * @param action 具体操作 * @param period 周期 * @param maxCount 限流次数 * @return 返回true代表可以操作,还没限流,返回false代表限流,不可以操作 */ public boolean isPermit(String user,String action,int period,int maxCount) { //用zset来实现 //生成一个key String key...
zset 会按 score 进行排序,如果 score 代表想要执行时间的时间戳。在某个时间将它插入zset集合中,它变会按照时间戳大小进行排序,也就是对执行时间前后进行排序。 起一个死循环线程不断地进行取第一个key值,如果当前时间戳大于等于该key值的score就将它取出来进行消费删除,可以达到延时执行的目的。
如何限流 使用Redis的zset结构可以帮助我们去实现一个简单的限流器。 将请求事件作为key,当前的时间戳作为score,同时填充一个唯一值(可以用UUID,但是会耗费多一点性能,这里使用timestamp)作为value。 RateLimit 可以看到,每次请求进来,都会往zset中增加一个记录。针对不同的事件,采用不同的key值。 然后使用redis的zre...
综上,代码实现起始都不是很难,针对这些限流方式可以在AOP或者filter中加入以上代码,用来做到接口的限流,最终保护你的网站。 Redis其实还有很多其他的用处,他的作用不仅仅是缓存,分布式锁的作用。他的数据结构也不仅仅是只有String,Hash,List,Set,Zset。有兴趣的可以后续了解下他的GeoHash算法;BitMap,HLL以及布隆过滤器...
用redis的zset实现简单的限流 保护私人版权,尊重他人版权。转载请注明出处并附带页面链接 当系统处理能力有限时,限制计划外的请求对系统造成的压力显得特别重要,接口限流有点断尾求生的意思,牺牲一部分异常的请求,保证大部分的请求正常。除了控制流量,限流还有一个应用就是控制用户的行为,避免垃圾请求,比如限制用户在一定...
滑动窗口限流 相对来说,滑动窗口限流可以更灵活地应对流量波动,是使用的最多的一个,这里介绍用redis来实现用户维度或接口维度下该限流的两种方式,可以用list或zset。 List结构 在Redis中,可以使用列表(List)来存储时间窗口内的请求计数。通过维护多个列表来实现多个时间窗口的计数,然后根据这些计数来判断是否允许新的请...
这里我们就无法通过他统一记录了。我们应该加上更小的时间单元存储到一个集合汇总。然后根据集合的总量计算限流。redis的zsett数据结构就和符合我们的需求。 为什么选择zset呢,因为redis的zset中除了值以外还有一个权重。会根据这个权重进行排序。如果我们将我们的时间单元及时间戳作为我们的权重,那么我们获取统计的时候只...