Comment Redis implémente-t-il la limitation de courant ? Introduction à 3 méthodes de mise en œuvre

Le premier : opération setnx basée sur Redis

Lorsque nous utilisons le verrou distribué de Redis, comme nous le savons tous, il s'appuie sur la commande setnx. Lors de l'opération CAS (Comparer et échanger), la pratique d'expiration (expire) est définie pour la clé spécifiée. Notre objectif principal de limiter le courant est de le faire dans le temps unitaire. de requêtes pouvant accéder à mon programme de code. Donc, s'appuyer sur setnx peut facilement réaliser cette fonction.

Par exemple, si nous devons limiter 20 requêtes dans un délai de 10 secondes, nous pouvons alors définir le délai d'expiration à 10 lors du réglage de nx. Lorsque le nombre de setnx demandé atteint 20, l'effet de limitation actuel sera atteint. Le code est relativement simple et ne sera pas affiché.

Bien sûr, cette approche présente de nombreux inconvénients. Par exemple, lorsque vous comptez 1 à 10 secondes, il est impossible de compter 2 à 11 secondes. Si vous devez compter M requêtes en N secondes, alors notre. Redis Besoin de conserver N clés et autres problèmes

Le deuxième type : structure de données basée sur Redis zset

En fait, la chose la plus importante impliquée dans la limitation de courant est la fenêtre coulissante, comme ci-dessus. Également mentionné comment 1-10 devient 2-11. En fait, la valeur de départ et la valeur de fin sont toutes deux de +1 chacune.

Si nous utilisons la structure de données de liste de Redis, nous pouvons facilement implémenter cette fonction

Nous pouvons construire la requête dans un tableau zset Lorsque chaque requête arrive, la valeur reste unique. avec UUID, et le score peut être représenté par l'horodatage actuel, car le score peut être utilisé pour calculer le nombre de requêtes dans l'horodatage actuel. La structure de données zset fournit également la méthode range afin que nous puissions facilement obtenir le nombre de requêtes dans 2 horodatages

Le code est le suivant

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

Le code ci-dessus peut obtenir l'effet de fenêtre coulissante , et peut garantir au plus M requêtes toutes les N secondes. L'inconvénient est que la structure de données de zset deviendra de plus en plus grande. La méthode de mise en œuvre est relativement simple.

Troisième type : algorithme de bucket de jetons basé sur Redis

En ce qui concerne la limitation de courant, nous devons mentionner l'algorithme de bucket de jetons. L'algorithme du compartiment à jetons est également appelé algorithme du compartiment à jetons. Pour plus de détails, veuillez vous référer à l'explication de Du Niang sur l'algorithme du compartiment à jetons

L'algorithme du compartiment à jetons mentionne le taux d'entrée et le taux de sortie lorsque le taux de sortie est supérieur. supérieur au débit d'entrée, la limite de trafic est dépassée.

C'est-à-dire que chaque fois que nous accédons à une requête, nous pouvons obtenir un token de Redis. Si nous obtenons le token, cela signifie que la limite n'est pas dépassée, et si nous ne pouvons pas l'obtenir, le résultat. ce sera le contraire.

En nous appuyant sur les idées ci-dessus, nous pouvons combiner la structure de données List de Redis pour obtenir facilement un tel code

S'appuyer sur la pop gauche de List pour obtenir le jeton

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

Rely La tâche planifiée de Java est de pousser régulièrement le jeton dans la liste. Bien sûr, le jeton doit également être unique, donc j'utilise toujours l'UUID pour le générer

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

En résumé, il n'est pas difficile d'implémenter le. code au début. Pour ces méthodes de limitation de courant, nous pouvons ajouter le code ci-dessus à l'AOP ou au filtre pour limiter le flux actuel de l'interface et finalement protéger votre site Web.

Redis a en fait de nombreuses autres utilisations. Son rôle n'est pas seulement la mise en cache et le verrouillage distribué. Ses structures de données ne sont pas seulement String, Hash, List, Set et Zset. Ceux qui sont intéressés peuvent suivre son algorithme GeoHash ; la structure des données de filtrage BitMap, HLL et Bloom (ajoutée après Redis 4.0, vous pouvez utiliser Docker pour installer redislabs/rebloom).

Pour plus de connaissances sur Redis, veuillez prêter attention à la colonne : Tutoriel d'introduction à Redis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!