Redis の電流制限を実装するには、次の 3 つの方法があります: 1. Redis の setnx 操作に基づいて、指定されたキーの有効期限が設定されます; 2. Redis データ構造 zset に基づいて、リクエストは A zset 配列に作成されます; 3. Redis に基づくトークン バケット アルゴリズムでは、出力レートが入力レートよりも大きい場合、電流を制限する必要があります。
Redis 電流制限を実装するには、次の 3 つの方法があります。
最初の方法: Setnx Redis に基づく操作
Redis の分散ロックを使用する場合、setnx 命令に依存していることは誰もが知っています。CAS (比較と交換) 操作中に、指定されたキーは有効期限切れに設定されます。電流制限の主な目的は、単位時間内にコード プログラムにアクセスするリクエストを N 回のみ許可することです。したがって、setnx に依存すると、この機能を簡単に実現できます。
たとえば、10 秒以内に 20 件のリクエストを制限する必要がある場合、setnx の有効期限を 10 に設定することができ、setnx のリクエスト数が 20 に達すると、電流制限の効果が得られます。コードは比較的単純なので省略します。
もちろん、このアプローチには多くの欠点があります。たとえば、1 ~ 10 秒をカウントする場合、2 ~ 11 秒をカウントすることは不可能です。N 秒以内に M 件のリクエストをカウントする必要がある場合、 Redis N 個のキーを保持する必要があるなどの問題
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2 番目のタイプ: Redis に基づくデータ構造 zset
実際、電流制限に関係する最も重要なことはスライディング ウィンドウであり、1 ~ 10 がどのように 2 ~ 11 になるかについても上で説明しました。実際、開始値と終了値は両方とも 1 です。
そして、Redis のリスト データ構造を使用すると、この関数を簡単に実装できます。
リクエストを zset 配列に作成することができ、各リクエストが受信されると、値は一意のままになります。 UUID を使用して生成され、スコアは現在のタイムスタンプで表すことができます。これは、スコアを使用して現在のタイムスタンプ内のリクエストの数を計算できるためです。 zset データ構造は、2 つのタイムスタンプ内のリクエスト数を簡単に取得できるように range メソッドも提供します。
コードは次のとおりです。
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"); }
上記のコードは、スライディング ウィンドウの効果を実現できます。 、N 秒ごとに最大 M リクエストを保証できますが、欠点は、zset のデータ構造がますます大きくなることです。実装方法は比較的簡単です。
3 番目のタイプ: Redis ベースのトークン バケット アルゴリズム
電流制限に関して言えば、トークン バケット アルゴリズムについて言及する必要があります。トークン バケット アルゴリズムは、バケット アルゴリズムとも呼ばれます。詳細については、Du Niang の説明を参照してください。トークン バケット アルゴリズム
トークン バケット アルゴリズムには、入力レートと出力レートが記載されています。出力レートが入力レートより大きい場合の場合は、トラフィック制限を超えています。
つまり、リクエストにアクセスするたびに、Redis からトークンを取得できます。トークンを取得できれば、制限を超えていないことを意味します。取得できない場合は、結果が返されます。その逆になります。
上記の考え方に基づいて、Redis の List データ構造を組み合わせてそのようなコードを簡単に実現できます。
リストの leftPop を利用してトークンを取得します。
// 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); }
次に、Java のスケジュールされたタスクに依存して、トークンをリストに定期的に右プッシュします。もちろん、トークンも一意である必要があるため、トークンの生成には依然として UUID を使用します。
// 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()); }
要約すると、コードの実装は次のとおりです。これらの電流制限方法については、上記のコードを AOP またはフィルターに追加して、インターフェイスの現在のフローを制限し、最終的に Web サイトを保護できます。
Redis には実際には他にも多くの用途があり、その役割はキャッシュと分散ロックだけではありません。そのデータ構造は、String、Hash、List、Set、Zset だけではありません。興味のある方は、彼の GeoHash アルゴリズム、BitMap、HLL、Bloom フィルター データ (Redis 4.0 以降に追加され、Docker を使用して redislabs/rebloom を直接インストールできます) の構造をフォローしてください。
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