时间窗口算法基于redis -zset 实现

本文介绍了如何利用Redis的有序集合ZSet实现时间窗口算法,用于限流。通过存储请求ID并设置请求时间作为Score,结合当前时间计算过去特定时间内的请求次数,当超过预设阈值时进行限流。

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时间窗口算法

又名滑动时间算法,所谓的滑动时间算法指的是以当前时间为截止时间,往前取一定的时间,比如取1s的时间,在这1s时间内最大的访问数为1000。把这1秒分为1000格,每格是1毫秒。

滑动时间窗口如下图所示:

 

其中每一个小格子代表1ms,比如1s允许200次请求,那么就分成1000个小格。

如何实现?

借助Redis的有序集合ZSet来实现时间窗口算法限流,实现的过程是:

第一步:先使用ZSet的key存储限流的ID,score用来存储请求的时间。

第二步:每次有请求访问来了之后,先判断当前时间(以ms为单位如:System.currentTimeMillis())往前推1000ms的时间,获取这两个值的数量,如果超过限流值,就实行限流。

代码如下:

 

package com.bxm.warcar.cache.test.fetcher;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import redis.clients.jedis.Protocol;

import java.util.ArrayList;
import java.
### 滑动窗口限流实现方法 滑动窗口限流是一种常见的流量控制策略,用于限制单位时间内请求的数量。通过 Redis 的 `ZSET` 数据结构,可以高效地实现滑动窗口限流。具体实现的核心思想是将每个请求记录为 `ZSET` 中的一个元素,其中时间戳作为 `score`,保证请求的唯一性,同时利用 `ZSET` 的范围查询能力来统计窗口内的请求数量。 #### 实现步骤 1. **请求记录** 每次请求到达时,使用当前时间戳作为 `score`,并生成一个唯一标识符(如 UUID)作为 `value`,将其添加到 `ZSET` 中。这样可以确保每个请求都有唯一标识,并且可以通过时间戳进行排序。 2. **窗口统计** 使用 `ZRANGEBYSCORE` 命令查询当前时间戳与窗口时间范围内的所有请求。例如,如果窗口大小为 2 秒,则查询当前时间戳减去 2 秒到当前时间戳之间的所有元素,统计数量。 3. **限流判断** 如果查询到的请求数量超过设定的阈值,则拒绝该请求;否则允许请求通过,并将该请求记录到 `ZSET` 中。 4. **自动清理** 由于 `ZSET` 不会自动清理过期的请求记录,因此需要定期清理旧数据,避免存储膨胀。可以通过 `ZREMRANGEBYSCORE` 命令删除超出窗口时间的数据。 #### 代码示例 以下是一个基于 Redis ZSET滑动窗口限流实现示例: ```java import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.Date; import java.util.UUID; public class RedisSlidingWindow { private static final String KEY = "sliding_window"; private static final long WINDOW_SIZE = 2000; // 窗口大小,单位毫秒 private static final int MAX_REQUESTS = 2; // 窗口内最大请求数量 private Jedis jedis; public RedisSlidingWindow(Jedis jedis) { this.jedis = jedis; } public boolean allowRequest() { long currentTime = new Date().getTime(); long windowStart = currentTime - WINDOW_SIZE; // 删除窗口外的旧请求 jedis.zremrangeByScore(KEY, 0, windowStart); // 统计窗口内的请求数量 long requestCount = jedis.zcount(KEY, windowStart, currentTime); if (requestCount >= MAX_REQUESTS) { return false; // 请求超过限流阈值,拒绝请求 } // 将当前请求添加到 ZSET 中 jedis.zadd(KEY, (double) currentTime, UUID.randomUUID().toString()); return true; // 允许请求 } } ``` #### 实现原理说明 - **`ZADD`**:用于将请求添加到 `ZSET` 中,时间戳作为 `score`,确保请求的有序性。 - **`ZRANGEBYSCORE`**:用于查询窗口范围内的所有请求,统计当前窗口内的请求数量。 - **`ZREMRANGEBYSCORE`**:用于清理超出窗口时间的旧请求,避免数据堆积。 - **UUID**:保证每个请求的唯一性,防止重复请求被误判。 #### 优化建议 - **性能优化**:在高并发场景下,可以考虑使用 Lua 脚本来减少 Redis 的网络往返次数,提高性能。 - **存储优化**:由于 `ZSET` 会占用较多内存,可以考虑设置过期时间或定期清理旧数据,减少存储压力。 - **分布式支持**:在分布式系统中,可以将限流逻辑与 Redis 集群结合,实现跨节点的限流控制。 通过上述方法,Redis 的 `ZSET` 数据结构可以有效地实现滑动窗口限流算法,适用于高并发场景下的流量控制需求。 ---
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