Redis實現限流器的三種方法（總結分享）

這篇文章為大家帶來了關於Redis的相關知識，主要介紹了Redis實現限流器的三種方法，文中透過範例程式碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作有一定的參考學習價值，下面一起來看看，希望對大家有幫助。

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#方法一：基於Redis的setnx的操作

我們在使用Redis的分散式鎖的時候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的時候，同時給指定的key設置了過期實踐（expire），我們在限流的主要目的就是為了在單位時間內，有且僅有N數量的請求能夠存取我的代碼程式。所以依靠setnx可以很輕鬆的做到這方面的功能。

例如我們需要在10秒內限定20個請求，那麼我們在setnx的時候可以設定過期時間10，當請求的setnx數量達到20時候即達到了限流效果。程式碼比較簡單就不做展示了。

當然這種做法的弊端是很多的，例如當統計1-10秒的時候，無法統計2-11秒之內，如果需要統計N秒內的M個請求，那麼我們的Redis中需要保持N個key等等問題。

在具體實作的時候，可以考慮使用攔截器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;
    }
}

同時加入一個設定LimitConfiguration：

@Configuration
public class LimitConfiguration implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new RequestCountInterceptor(new RedisLimit1())).addPathPatterns("/my/increase");
    }
}

這樣每次在/my/increase要求到達Controller之前按策略RedisLimit1進行限流，原先Controller裡面的程式碼就不用修改了：

@RestController
@RequestMapping("my")
public class MyController {
    int i = 0;
    @RequestMapping("/increase")
    public int increase() {
        return i++;
    }
}

具體的限流邏輯程式碼是在RedisLimit1類別中：

/**
* 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();
}

這樣實現的一個效果是每秒最多請求10次。

方法二：基於Redis的資料結構zset

其實限流涉及的最主要的就是滑動窗口，上面也提到1-10怎麼變成2-11。其實也就是起始值和末端值都各 1即可。
而我們如果用Redis的list資料結構可以輕易的實作該功能
我們可以將請求打造成一個zset數組，當每一次請求進來的時候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用當前時間戳表示，因為score我們可以用來計算當前時間戳記之內有多少的請求數量。而zset資料結構也提供了zrange方法讓我們可以很輕易的取得到2個時間戳內有多少請求

/**
* 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;

    }
}

透過上述程式碼可以做到滑動視窗的效果，並且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的資料結構會越來越大。實作方式相對也是比較簡單的。

方法三：基於Redis的令牌桶演算法

提到限流就不得不提到令牌桶演算法了。令牌桶演算法提及到輸入速率和輸出速率，當輸出速率大於輸入速率，那麼就是超出流量限制了。也就是說我們每訪問一次請求的時候，可以從Redis中獲取一個令牌，如果拿到令牌了，那就表示沒超出限制，而如果拿不到，則結果相反。
依靠上述的思想，我們可以結合Redis的List資料結構很輕易的做到這樣的程式碼，只是簡單實作 依靠List的leftPop來取得令牌。

首先配置一個定時任務，透過redis的list的rpush方法每秒插入一個令牌：

@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());
    }
}

限流時，透過list的lpop方法從redis中取得對應的令牌，如果獲取成功表明可以執行請求：

/**
* 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;
    }
}

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