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 ...
* @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...
正常执行请求:0 正常执行请求:1 正常执行请求:2 正常执行请求:3 正常执行请求:4 正常执行请求:5 正常执行请求:6 正常执行请求:7 正常执行请求:8 正常执行请求:9 被限流:10 被限流:11 被限流:12 被限流:13 被限流:14 休眠后,正常执行请求 令牌算法 在令牌桶算法中有一个程序以某种恒定的速度生成令牌,并存...
Integer count= redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime - intervalTime, currentTime).size();//intervalTime是限流的时间System.out.println(count);if(count !=null&& count > 5) {returnResponse.ok("每分钟最多只能访问5次"); } } redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID....
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...
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zremrangebyscor...
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...
假设现在我们需要实现一个简单的限流功能: 系统要在限定用户的某个行为在指定的时间里只允许发送N次,比如1分钟内只能给某个手机号发送3次短信,用redis如何实现? 答案是可以用redis的有序集合实现,在实现之前我们先了解一下有序集合。 zset(有序集合)一方面它是一个set(集合),保证了内部value的唯一性,另一方面它...
这个限流需求中存在一个滑动时间窗口, zset 数据结构的 score 值,可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这个时间窗口,窗口之外的数据都可以砍掉。那这个 zset 的 value 填什么比较合适呢?它只需要保证唯一性即可,用 uuid 会比较浪费空间,那就改用毫秒时间戳吧。