基于 Redis 的 setnx 的操作

我们在使用 Redis 的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了 setnx 的指令，在 CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的 key 设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有 N 数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠 setnx 可以很轻松的做到这方面的功能。

比如我们需要在 10 秒内限定 20 个请求，那么我们在 setnx 的时候可以设置过期时间 10，当请求的 setnx 数量达到 20 时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。

当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计 1-10 秒的时候，无法统计 2-11 秒之内，如果需要统计 N 秒内的 M 个请求，那么我们的 Redis 中需要保持 N 个 key 等等问题。

基于 Redis 的数据结构 zset

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到 1-10 怎么变成 2-11。其实也就是起始值和末端值都各 + 1 即可。

而我们如果用 Redis 的 list 数据结构可以轻而易举的实现该功能。

我们可以将请求打造成一个 zset 数组，当每一次请求进来的时候，value 保持唯一，可以用 UUID 生成，而 score 可以用当前时间戳表示，因为 score 我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而 zset 数据结构也提供了 range 方法让我们可以很轻易的获取到 2 个时间戳内有多少请求

代码如下

  1. public Response limitFlow(){
  2.     Long currentTime = new Date().getTime();
  3.     System.out.println(currentTime);
  4.     if(redisTemplate.hasKey("limit")) {
  5.         Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime -  intervalTime, currentTime).size();        // intervalTime是限流的时间 
  6.         System.out.println(count);
  7.         if (count != null && count > 5) {
  8.             return Response.ok("每分钟最多只能访问5次");
  9.         }
  10.     }
  11.     redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
  12.     return Response.ok("访问成功");
  13. }

通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每 N 秒内至多 M 个请求，缺点就是 zset 的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

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。

令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。

也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从 Redis 中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。

依靠上述的思想，我们可以结合 Redis 的 List 数据结构很轻易的做到这样的代码，只是简单实现。

依靠 List 的 leftPop 来获取令牌

  1. // 输出令牌
  2. public Response limitFlow2(Long id){
  3.     Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
  4.     if(result == null){
  5.         return Response.ok("当前令牌桶中无令牌");
  6.     }
  7.     return Response.ok(articleDescription2);
  8. }

再依靠 Java 的定时任务，定时往 List 中 rightPush 令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用 UUID 进行了生成

  1. // 10S的速率往令牌桶中添加UUID，只为保证唯一性
  2. @Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = 0)
  3. public void setIntervalTimeTask(){
  4.     redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());
  5. }

综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在 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。