基于Redis的窗口过滤策略（redis窗口过滤）

基于Redis的窗口过滤策略

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持各种数据结构，如字符串、哈希表、列表等，还能够支持事务、Lua脚本、持久化，以及分布式集群。在实际开发中，我们可能会碰到一些需要实时过滤的数据，如短信验证码、异常请求、频繁操作等。这时，可以采用窗口过滤策略，即按照一定时间和数量来控制数据的进出。本文将介绍基于Redis的窗口过滤策略的实现方式。

1. Redis的zset结构

Redis的zset结构是一种有序集合，集合中的元素由分值和成员两部分组成。我们可以使用zadd命令向zset中添加元素，zrange命令来查询元素，还可以通过zrange命令指定score的范围查询元素。下面演示一下添加元素、查询元素、查询score范围内的元素的操作。

“`shell

# 添加元素，score为当前时间戳

> zadd myset $(date +%s) “foo”

(integer) 1

# 查询元素

> zrange myset 0 -1

1) “foo”

# 查询score范围内的元素

> zrangebyscore myset $(date +%s) -1

1) “foo”

2. 窗口过滤策略

窗口过滤策略的基本思路是，维护一个有序集合，每个元素包含时间戳和唯一标识，每当有数据进来时，先将其加入有序集合，再判断其在集合中的位置和数量，如果超过了规定的范围，则将最早的数据删除。下面是一组根据时间戳和唯一标识来过滤的示例代码。

```python
import time
class Window(object):
    def __init__(self, max_count, max_time):
        self.max_count = max_count
        self.max_time = max_time
        self.redis = redis.Redis.from_url(os.environ["REDIS_URL"])

    def push(self, key):
        timestamp = time.time()
        values = self.redis.zrangebyscore(key, timestamp-self.max_time, timestamp)
        if len(values) >= self.max_count:
            self.redis.zremrangebyrank(key, 0, len(values)-self.max_count)
            return False
        else:
            self.redis.zadd(key, timestamp, timestamp)
            return True

上述代码中，我们定义了一个窗口类，初始化时需要设定最大数量和最大时间。在push方法中，首先获取当前时间戳，然后使用zrangebyscore方法获取当前时段内的数据列表，然后再判断数据列表的数量是否超过最大值，超过则利用zremrangebyrank方法删除最早的数据，否则利用zadd方法继续添加当前数据。最后返回True或False表示是否添加成功。

3. 示例应用：限制短信验证码发送频率

下面假设我们有一个用户注册功能，在注册时需要手机短信通知验证码，为了避免用户重复注册或钓鱼攻击，我们可以在后端代码中使用窗口过滤策略来限制短信验证码的发送频率。下面是示例代码：

“`python

import os

import redis

import time

class SmsService(object):

def __init__(self):

self.window = Window(3, 60) # 最大3次/分钟

self.redis = redis.Redis.from_url(os.environ[“REDIS_URL”])

def send(self, phone):

# 检查窗口

key = f”sms:{phone}”

if not self.window.push(key):

return False

# 生成验证码

code = random.randint(1000, 9999)

# 保存验证码

self.redis.set(key, code)

self.redis.expire(key, 300) # 5分钟有效期

# 发送消息

send_sms(phone, f”您的验证码是{code}，5分钟内有效。”)

return True

上述代码中，我们定义了一个短信服务类SmsService，初始化时创建了一个窗口实例和一个Redis连接。在send方法中，首先调用窗口实例的push方法判断是否需要限制，如果需要，则直接返回False表示无法发送短信；否则，根据传入的phone生成一个redis键名，生成一个4位随机数字作为验证码，保存到Redis中，并设置5分钟的有效期，最后调用send_sms方法发送短信，并返回True表示发送成功。

4. 总结

本文介绍了基于Redis的窗口过滤策略及其应用，展示了窗口类和短信服务类的示例代码，以及相关Redis命令的使用方法。在实际场景中，我们还可以结合其他数据结构和算法，如Bloom Filter和Spark Streaming等，来实现更复杂的过滤和分析功能。