滑动窗口限流不能只用incr+expire，因其只能实现固定窗口，无法精确统计“当前时间往前t秒”的动态请求量；必须用zset配合lua脚本原子实现：先清理过期score、再zadd新请求、最后zcount统计，同时需注意键设计、内存清理与水位监控。
滑动窗口限流为什么不能只用 INCR + EXPIRE
因为单个 key 无法表达“过去 N 秒内”的动态时间切片。用 INCR 配合固定过期时间，实际是固定窗口（如每分钟重置），会放行突增流量（比如第 59 秒进 100 个请求，第 0 秒又进 100 个，实际 2 秒内 200 次）。滑动窗口必须能按毫秒级精度统计「当前时间往前推 T 秒」的所有请求。
Redis 原生不提供滑动窗口原子计数，得靠有序集合（ZSET）：把请求时间戳作为 score，唯一 ID（如 req:{uuid}）作为 member，再用 ZCOUNT 查区间，ZREMRANGEBYSCORE 清理过期项。
Go 中用 redis.ZAdd 和 ZCount 实现原子滑动检查
关键不是“加一次再查一次”，而是把写入和统计合并成一个 Lua 脚本——否则并发时可能写入成功但统计漏掉刚插入的条目。
- 脚本接收参数：
key（限流器标识）、now（毫秒时间戳）、window_ms（窗口长度，如 60000）、max_count（最大请求数） - 先
ZREMRANGEBYSCORE key 0 (now - window_ms)清理过期请求 - 再
ZADD key now req_id插入新请求（score 是当前时间） - 最后
ZCOUNT key (now - window_ms) +inf获取当前窗口请求数 - 返回是否 ≤
max_count，以及当前计数值（便于调试）
Go 侧调用示例：
Redis Skill - 高性能缓存管理
下载
Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
script := redis.NewScript(`
local key = KEYS[1]
local now = tonumber(ARGV[1])
local window_ms = tonumber(ARGV[2])
local max_count = tonumber(ARGV[3])
<p>redis.call("ZREMRANGEBYSCORE", key, 0, now - window_ms)
redis.call("ZADD", key, now, ARGV[4])
local count = redis.call("ZCOUNT", key, now - window_ms, "+inf")
return {count </p><p>result, err := script.Run(ctx, rdb, []string{"rate:login:192.168.1.100"}, time.Now().UnixMilli(), 60000, 100, "req:"+uuid.NewString()).Result()
if err != nil {
// handle
}
allowed := result.([]interface{})[0].(int64) == 1
current := result.([]interface{})[1].(int64)
</p>
注意 ZSET 内存膨胀和清理时机
每个请求都塞一个 member，高频服务一天可能上亿条，不清理会撑爆 Redis 内存。
- 脚本里
ZREMRANGEBYSCORE是必须的，且要放在ZADD前——避免刚插入就被删，导致计数偏少 - 不要依赖 TTL 自动过期：
ZSET本身不支持 key 级 TTL 与成员生命周期联动；必须显式清理 - 如果业务允许轻微不准，可改为“惰性清理”：只在每次检查时删过期项，不额外起 goroutine 扫描
- 更激进的做法是加
EXPIRE给 key 设个较长 TTL（如 2 小时），配合脚本内清理，双重保险
限流键设计要带业务上下文，别只用 IP
单纯用 rate:ip:{ip} 容易被共享 IP（NAT、代理）误伤，也防不住单用户多设备刷量。
- 优先组合维度：
rate:uid:{user_id}、rate:token:{hashed_token}、rate:api:{path}:{method} - 如果必须用 IP，至少加上 User-Agent 哈希或 TLS fingerprint 做二级区分（注意隐私合规）
- 键名里避免特殊字符，用冒号分隔，方便 Redis 的
KEYS rate:*调试（但生产禁用KEYS） - 高并发下键名太长会增加网络开销，控制总长度在 128 字节内较稳妥
滑动窗口真正的复杂点不在脚本怎么写，而在键粒度选择和内存水位监控——没配好 maxmemory 和淘汰策略，Redis OOM 时整个限流就失效了。
