Redis实现限流实战篇（redis限流命令）

### Redis实现限流：实战篇

Redis实现限流已经受到更多的关注，它能够有效的管理请求的数量，防止系统过度负载或者说把流量控制在一定的程度。在实际操作中，Redis实现限流采用的是固定窗口限流算法，也叫滑动窗口算法，能够有效的控制指定时间段内请求数量，以下是Redis实现限流的实战篇。

#### 一、原理概述

Redis实现限流是基于固定窗口限流算法，窗口按照设定好的秒数划分，比如一个1秒的固定的时间窗口，那么1秒结束后，窗口就会重新开始，但这里面的时间窗口并不是要完全清零，而是保持之前的一些请求总数，在累计的一个小时中，请求的总数不能超过某一定限值。

#### 二、Redis实现限流

1. 在有Redis的环境中需要maven添加Redis的jar包（Jedis），创建连接Redis的客户端类；

2. 根据实际需求设置限流时间窗口，比如一个小时，也就是3600秒；

3. 针对固定时间窗口，在Redis里创建一个Key，每当发出一个请求就把对应时间窗口的Key自增，同时设置一定的过期时间；

4. 为了保证每个时间窗口的Key不会溢出，可以使用Redis的管道，实现批量添加Key，这样可以比较安全的控制总量；

5. 限制请求数量，就可以使用Redis的自增命令来判断Key的自增数量，比如某一时间窗口内Key总数超过了1000，就可以认定超过了限制；

6. 通过计算Key的自增值，就可以判断当前请求是否超出限流控制，从而完成限流的控制；

#### 三、实施步骤

1. 引入Redis的jar包，添加到maven项目当中，创建Redis连接工具类；

2. 根据实际需求定义时间窗口，比如限流的访问量要限制在一小时的内，那么就要创建类似Key的时间窗口，方便实施请求；

3. 设置一定的过期时间，根据实际需求，就可以设置Redis里开始计算总量；

4. 对Key进行批量自增，也可以采用Redis的Pipeline命令，通过多线程的方式自增；

5. 使用Redis的incr命令对Key进行自增，当发出请求时就会监测Key的自增情况；

6. 当Key自增数量超过限制时，就可以认为满足了限流的条件，此时就可以完成系统的限流。

#### 四、总结

Redis实现限流需要一个可以统计时间窗口的机制，也就是固定窗口限流算法。首先定义一个时间窗口，比如一小时，然后在这个时间窗口内进行累计，来统计某一时间窗口之内的总量，这就需要一个Key来存储上一次时间窗口之内的总量，最后根据Key的自增情况，来控制时间窗口的限流。

接入Redis来实现限流，它是一种通用的限流方案，能够满足系统的一个安全性检测，防止系统的过度负载或者把流量控