使用redis中的zset实现滑动窗口限流
使用redis和zset实现滑动窗口限流
文章目录
- 使用redis和zset实现滑动窗口限流
- Zset
- **初始化一个ZSet**:其中包含所有用户的ID和时间戳。
- **添加元素到ZSet**:当用户发起请求时,将当前时间戳和用户ID作为元素添加到ZSet中。
- **删除过期的元素**:为了保持滑动窗口的大小,需要删除超出时间窗口范围的元素。例如,如果滑动窗口的大小为60秒,那么需要删除60秒之前添加的元素。
- **检查是否超过限制**:在添加新元素后,检查ZSet的大小是否超过限制。如果超过限制,则拒绝请求。
- 拓展补充
Zset
Redis的ZSet(有序集合)可以很好地用来实现滑动窗口限流。滑动窗口限流是一种常见的流量控制方法,它限制了在一定时间窗口内的请求数量。下面是使用Redis ZSet实现滑动窗口限流的一个简单示例:
初始化一个ZSet:其中包含所有用户的ID和时间戳。
ZSet<String> zset = redisTemplate.opsForZSet().create("rateLimiter");
添加元素到ZSet:当用户发起请求时,将当前时间戳和用户ID作为元素添加到ZSet中。
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
String userId = "user1";
redisTemplate.opsForZSet().add("rateLimiter", userId, currentTimeMillis);
删除过期的元素:为了保持滑动窗口的大小,需要删除超出时间窗口范围的元素。例如,如果滑动窗口的大小为60秒,那么需要删除60秒之前添加的元素。
long windowSizeInSeconds = 60;
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
// 获取ZSet中所有元素
List<ZSetElement<String>> elements = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores("rateLimiter", 0, -1);
for (ZSetElement<String> element : elements) {long elementTimestamp = element.getScore();if (currentTimeMillis - elementTimestamp > windowSizeInSeconds * 1000) {redisTemplate.opsForZSet().remove("rateLimiter", element.getValue());}
}
检查是否超过限制:在添加新元素后,检查ZSet的大小是否超过限制。如果超过限制,则拒绝请求。
int limit = 100; // 每分钟的请求限制
long size = redisTemplate.opsForZSet().size("rateLimiter");
if (size >= limit) {// 超过限制,拒绝请求...
}
注意,以上代码是基于Java的Spring Data Redis实现,如果你使用其他语言的Redis客户端,代码可能会有所不同,但基本的思路是相同的。此外,这个简单的实现没有考虑分布式环境下的限流,这需要额外的同步机制。
拓展补充
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class ApiCallCounter {private static final String API_CALLS = "api_calls:";@Autowiredprivate RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public void incrementApiCallCount(String apiName) {String key = API_CALLS + apiName + ":current";redisTemplate.opsForValue().increment(key);}
}
在上述代码中,我们定义了一个
ApiCallCounter
类,用于计数接口调用量。当接口被调用时,我们使用incrementApiCallCount
方法增加计数。该方法使用RedisTemplate
的opsForValue().increment
方法对指定键进行递增操作。我们使用一个包含API名称和时间戳的键来存储每分钟的调用量。例如,如果API名称为exampleApi
并且当前时间是2023年7月19日10点05分,则键将是api_calls:exampleApi:current:202307191005
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