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详解基于redis实现的四种常见的限流策略

作者:烟花散尽13141

限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题,当系统的处理能力有限时, 如何阻止计划外的请求继续对系统施压,这是一个需要重视的问题。除了控制流量,限流还有一个应用目的是控制用户行为,避免垃圾请求

一、引言

二、固定时间窗口算法

优点:

缺点:

实现:

controller

@RequestMapping(value = "/start",method = RequestMethod.GET)
public Map<string,object> start(@RequestParam Map<string, object=""> paramMap) {
    return testService.startQps(paramMap);
}

service

@Override
public Map<string, object=""> startQps(Map<string, object=""> paramMap) {
    //根据前端传递的qps上线
    Integer times = 100;
    if (paramMap.containsKey("times")) {
        times = Integer.valueOf(paramMap.get("times").toString());
    }
    String redisKey = "redisQps";
    RedisAtomicInteger redisAtomicInteger = new RedisAtomicInteger(redisKey, redisTemplate.getConnectionFactory());
    int no = redisAtomicInteger.getAndIncrement();
    //设置时间固定时间窗口长度 1S
    if (no == 0) {
        redisAtomicInteger.expire(1, TimeUnit.SECONDS);
    }
    //判断是否超限  time=2 表示qps=3
    if (no > times) {
        throw new RuntimeException("qps refuse request");
    }
    //返回成功告知
    Map<string, object=""> map = new HashMap<>();
    map.put("success", "success");
    return map;
}

结果测试:

我们设置的qps=3 , 我们可以看到五个并发进来后前三个正常访问,后面两个就失败了。稍等一段时间我们在并发访问,前三个又可以正常访问。说明到了下一个时间窗口

三、滑动时间窗口算法

优点:

缺点:

实现:

controller

@RequestMapping(value = "/startList",method = RequestMethod.GET)
public Map<string,object> startList(@RequestParam Map<string, object=""> paramMap) {
    return testService.startList(paramMap);
}

service

String redisKey = "qpsZset";
Integer times = 100;
if (paramMap.containsKey("times")) {
    times = Integer.valueOf(paramMap.get("times").toString());
}
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
long interMills = inter * 1000L;
Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(redisKey, currentTimeMillis - interMills, currentTimeMillis);
if (count > times) {
    throw new RuntimeException("qps refuse request");
}
redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, UUID.randomUUID().toString(), currentTimeMillis);
Map<string, object=""> map = new HashMap<>();
map.put("success", "success");
return map;

结果测试:

四、漏桶算法

优点:

缺点:

实现:

controller

@RequestMapping(value = "/startLoutong",method = RequestMethod.GET)
public Map<string,object> startLoutong(@RequestParam Map<string, object=""> paramMap) {
    return testService.startLoutong(paramMap);
}

service在service中我们通过redis的list的功能模拟出桶的效果。这里代码是实验室性质的。在真实使用中我们还需要考虑并发的问题

@Override
public Map<string, object=""> startLoutong(Map<string, object=""> paramMap) {
    String redisKey = "qpsList";
    Integer times = 100;
    if (paramMap.containsKey("times")) {
        times = Integer.valueOf(paramMap.get("times").toString());
    }
    Long size = redisTemplate.opsForList().size(redisKey);
    if (size >= times) {
        throw new RuntimeException("qps refuse request");
    }
    Long aLong = redisTemplate.opsForList().rightPush(redisKey, paramMap);
    if (aLong > times) {
        //为了防止并发场景。这里添加完成之后也要验证。  即使这样本段代码在高并发也有问题。此处演示作用
        redisTemplate.opsForList().trim(redisKey, 0, times-1);
        throw new RuntimeException("qps refuse request");
    }
    Map<string, object=""> map = new HashMap<>();
    map.put("success", "success");
    return map;
}

下游消费

@Component
public class SchedulerTask {

    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;

    private String redisKey="qpsList";

    @Scheduled(cron="*/1 * * * * ?")
    private void process(){
        //一次性消费两个
        System.out.println("正在消费。。。。。。");
        redisTemplate.opsForList().trim(redisKey, 2, -1);
    }

}

测试:

五、令牌桶算法

public Map<string, object=""> startLingpaitong(Map<string, object=""> paramMap) {
    String redisKey = "lingpaitong";
    String token = redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey).toString();
    //正常情况需要验证是否合法,防止篡改
    if (StringUtils.isEmpty(token)) {
        throw new RuntimeException("令牌桶拒绝");
    }
    Map<string, object=""> map = new HashMap<>();
    map.put("success", "success");
    return map;
}
@Scheduled(cron="*/1 * * * * ?")
private void process(){
    //一次性生产两个
    System.out.println("正在消费。。。。。。");
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(redisKey, i);
    }
}

以上就是详解基于redis实现的四种常见的限流策略的详细内容,更多关于redis限流策略的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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