方法一：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。
在具体实现的时候，可以考虑使用拦截器HandlerInterceptor ：
public class RequestCountInterceptor implements HandlerInterceptor {
private LimitPolicy limitPolicy;
public RequestCountInterceptor(LimitPolicy limitPolicy) {
this.limitPolicy = limitPolicy;
}
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (!limitPolicy.canDo()) {
return false;
}
return true;
}
}
同时添加一个配置LimitConfiguration：
@Configuration
public class LimitConfiguration implements WebMvcConfigurer {
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(new RequestCountInterceptor(new RedisLimit1())).addPathPatterns(“/my/increase”);
}
}
这样每次在/my/increase请求到达Controller之前按策略RedisLimit1进行限流，原先Controller里面的代码就不用修改了：
@RestController
@RequestMapping(“my”)
public class MyController {
int i = 0;
@RequestMapping(“/increase”)
public int increase() {
return i++;
}
}
具体的限流逻辑代码是在RedisLimit1类中：
/**
* 方法一：基于Redis的setnx的操作
*/
public class RedisLimit1 extends LimitPolicy {
static {
setNxExpire();
}
private static boolean setNxExpire() {
SetParams setParams = new SetParams();
setParams.nx();
setParams.px(TIME);
String result = jedis.set(KEY, COUNT + “”, setParams);
if (SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
@Override
public boolean canDo() {
if (setNxExpire()) {
//设置成功，说明原先不存在，成功设置为COUNT
return true;
} else {
//设置失败，说明已经存在，直接减1，并且返回
return jedis.decrBy(KEY, 1) > 0;
}
}
}
public abstract class LimitPolicy {
public static final int COUNT = 10; //10 request
public static final int TIME= 10*1000 ; // 10s
public static final String SUCCESS = “OK”;
static Jedis jedis = new Jedis();
abstract boolean canDo();
}
这样实现的一个效果是每秒最多请求10次。
方法二：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zrange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
/**
* 方法二：基于Redis的数据结构zset
*/
public class RedisLimit2 extends LimitPolicy {
public static final String KEY2 = “LIMIT2”;
@Override
public boolean canDo() {
Long currentTime = new Date().getTime();
System.out.println(currentTime);
if (jedis.zcard(KEY2) > 0) { // 这里不能用get判断，会报错：WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
Integer count = jedis.zrangeByScore(KEY2, currentTime – TIME, currentTime).size(); // 注意这里使用zrangeByScore，以时间作为score。zrange key start stop 命令的start和stop是序号。
System.out.println(count);
if (count != null && count > COUNT) {
return false;
}
}
jedis.zadd(KEY2, Double.valueOf(currentTime), UUID.randomUUID().toString());
return true;
}
}
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。
方法三：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。
首先配置一个定时任务，通过redis的list的rpush方法每秒插入一个令牌：
@Configuration //1.主要用于标记配置类，兼备Component的效果。
@EnableScheduling // 2.开启定时任务
public class SaticScheduleTask {
//3.添加定时任务
@Scheduled(fixedRate = 1000)
private void configureTasks() {
LimitPolicy.jedis.rpush(“LIMIT3”, UUID.randomUUID().toString());
}
}
限流时，通过list的lpop方法从redis中获取对应的令牌，如果获取成功表明可以执行请求：
/**
* 方法三：令牌桶
*/
public class RedisLimit3 extends LimitPolicy {
public static final String KEY3 = “LIMIT3”;
@Override
public boolean canDo() {
Object result = jedis.lpop(KEY3);
if (result == null) {
return false;
}
return true;
}
}
到此这篇关于Redis实现限流器的三种方法(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Redis 限流器内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
