基于AOP+Redis的简易滑动窗口限流
作者：TCChzp
本文主要介绍了基于AOP+Redis的简易滑动窗口限流,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在分布式系统设计中，限流是保障服务稳定性的核心技术之一。滑动窗口限流算法以其精确性和平滑性优势，成为解决传统固定窗口限流临界突变问题的理想方案。本文将深入解析滑动窗口算法原理，并通过AOP+Redis滑动窗口限流。
固定窗口与滑动窗口对比
固定窗口限流及其缺陷
固定窗口限流将时间划分为固定区间（如每分钟），统计每个区间内的请求数量。这种方法虽然简单，但存在严重缺陷：
当大量请求集中在两个窗口的交界处时（如00:59:59和01:00:00），系统会在极短时间内接收双倍于阈值的请求，导致服务过载。滑动窗口限流通过动态时间区间解决了这个问题。
核心原理：为每个请求动态定义一个以当前时间为终点、向前回溯固定时长T的时间区间（滑动窗口），统计该区间内的请求数：
- 动态窗口：每个请求到达时计算
[当前时间 - T, 当前时间]区间 - 实时统计：计算该区间内的请求数量
- 决策执行：请求数 < 阈值 → 允许；否则拒绝
- 窗口滑动：过期请求自动移出统计范围
Redis实现方案
Redis的有序集合(ZSET)是实现滑动窗口限流的理想数据结构：
ZSET结合了集合（Set）和哈希（Hash）的特性：
- 唯一成员：每个成员（member）在集合中唯一
- 分数排序：每个成员关联一个分数（score），用于排序
- 自动排序：成员按分数值从小到大排序
之所以是滑动窗口限流的理想选择，关键在于它完美解决了滑动窗口算法的三个核心需求：
- 时间序列的天然支持：ZSET的分数（score）机制为时间戳提供了原生支持。当我们将请求时间戳作为score存储时，所有请求按时间顺序自动排序，形成精确的时间序列。这使得界定时间窗口边界变得简单——只需计算
当前时间 - 窗口大小就能得到窗口起始点，无需额外维护时间索引。这种设计让滑动窗口的"滑动"机制得以自然实现。 - 高效的范围操作能力：滑动窗口的核心操作是清理过期请求，ZSET的
ZREMRANGEBYSCORE命令正是为此而生。它能以O(log(N)+M)的复杂度高效删除指定时间范围外的历史请求。这种高效的范围删除能力确保了窗口滑动时的实时性能。 - 精确的实时统计特性：通过
ZCARD和ZCOUNT命令，ZSET提供原子级的精确计数能力。在滑动窗口算法中，我们需要实时统计当前窗口内的请求数并与阈值比较，这些命令能以O(1)和O(log(N))复杂度瞬间完成统计。这种即时反馈机制对高并发场景至关重要，确保限流决策的及时性和准确性。
| 命令 | 统计范围 | 时间复杂度 | 典型使用场景 |
|---|---|---|---|
| ZCARD key | 整个 ZSET 的总成员数 | O(1) | 清理过期数据后快速获取当前窗口请求总数 |
| ZCOUNT key min max | 指定 score 范围内的成员数 | O(log(N)) | 动态统计子窗口/特定时间段的请求量 |
代码
自定义注解
首先自定义注解，定义限流维度、窗口大小、时间单位、窗口内最大请求数量
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface SlidingWindowLimit {
/**
* 限流维度的 SpEL 表达式
* 示例：
* - 按邮箱： "#email"
* - 按 IP： "#request.remoteAddr"
* - 按用户 ID + 邮箱： "#user.id + ':' + #user.email"
*/
String keySpEL() default "#email";
/**
* 窗口大小
*/
int windowSize() default 60;
/**
* 时间单位
*/
TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
/**
* 窗口内最大请求数
*/
int maxRequests() default 10;
}
切面类
1. 切面配置与基础结构
首先创建切面类
@Aspect
@Component
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE + 20)
public class SlidingWindowLimitAspect {
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SlidingWindowLimitAspect.class);
private static final String RATE_LIMIT_PREFIX = "rate_limit";
}
@Aspect：声明该类为AOP切面@Order：设置切面执行优先级（数字越小优先级越高）redissonClient：Redis客户端操作接口RATE_LIMIT_PREFIX：Redis键名前缀，用于区分限流数据
2. 切面入口方法 - around()
@Around("@annotation(slidingWindowLimit)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, SlidingWindowLimit slidingWindowLimit) throws Throwable {
//获取方法签名
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
String methodName = method.getName();
//判断是否为Http请求
ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
if(attributes == null){
log.warn("方法 {} 不在 Web 请求上下文中，跳过限流检查。", methodName);
return joinPoint.proceed();
}
try {
Object parseSpEL = parseSpEL(joinPoint, signature, slidingWindowLimit.keySpEL());
String rateLimitKey = buildRateLimitKey(parseSpEL, slidingWindowLimit);
if(isRateLimited(rateLimitKey, slidingWindowLimit.windowSize(), slidingWindowLimit.timeUnit(), slidingWindowLimit.maxRequests())){
throw new RateLimitExceededException("Rate limit exceeded");
}
return joinPoint.proceed();
}catch (RateLimitExceededException e){
log.warn("方法 {} 触发了限流，已拒绝访问。", methodName);
throw e;
}catch (Exception e){
log.error("方法 {} 触发了异常，已拒绝访问。", methodName, e);
throw e;
}
}
执行过程：
3. SpEL解析方法 - parseSpEL()
private Object parseSpEL(ProceedingJoinPoint joinPoint,MethodSignature signature, String keySpEL){
StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
Object[] args = joinPoint.getArgs();
String[] parameterNames = signature.getParameterNames();
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
if(parameterNames!=null && i< parameterNames.length){
context.setVariable(parameterNames[i], args[i]);
}else {
context.setVariable("arg" + i, args[i]);
}
}
ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
return parser.parseExpression(keySpEL).getValue(context);
}
功能说明：
- 动态解析注解中的SpEL表达式（如
#email） - 将方法参数注入表达式上下文
- 支持灵活的限流键生成策略
4.限流键构建方法 - buildRateLimitKey()
private String buildRateLimitKey(Object keyValue, SlidingWindowLimit slidingWindowLimit){
if(keyValue == null){
throw new IllegalArgumentException("限流参数不能为空");
}
return String.format("%s:%s:%s",RATE_LIMIT_PREFIX,slidingWindowLimit.keySpEL(), keyValue);
}
键格式说明：
rate_limit:SpEL表达式:参数值 ↓ ↓ ↓ rate_limit:#email:user@example.com
5. 限流核心逻辑 - isRateLimited()
private boolean isRateLimited(String key, int windowSize, TimeUnit timeUnit, int maxRequests){
//获取当前时间数
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long windowStartTime = currentTime - convertToMillis(windowSize, timeUnit);
// 获取 Redisson 的 ZSet 操作对象
RScoredSortedSet<Long> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 1. 删除窗口外的过期请求
scoredSortedSet.removeRangeByScore(0, true, windowStartTime, true); // [0, windowStartTime]
// 2. 添加当前请求的时间戳到 ZSet
scoredSortedSet.add(currentTime, currentTime); // score 和 value 均为时间戳
// 3. 统计窗口内请求数量
int count = scoredSortedSet.size();
return count > maxRequests;
}
Redis操作序列：
ZREMRANGEBYSCORE key 0 windowStart：删除过期请求ZADD key currentTime currentTime：添加当前请求ZCARD key：获取当前请求数
6. 时间单位转换 - convertToMillis()
private long convertToMillis(int windowSize, TimeUnit timeUnit) {
return switch (timeUnit) {
case SECONDS -> timeUnit.toMillis(windowSize);
case MINUTES -> timeUnit.toMillis(windowSize);
case HOURS -> timeUnit.toMillis(windowSize);
case DAYS -> timeUnit.toMillis(windowSize);
case MILLISECONDS -> windowSize;
default -> throw new IllegalArgumentException("不支持的时间单位: " + timeUnit);
};
}
完整代码
@Aspect
@Component
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE + 20)
public class SlidingWindowLimitAspect {
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SlidingWindowLimitAspect.class);
private static final String RATE_LIMIT_PREFIX = "rate_limit";
@Around("@annotation(slidingWindowLimit)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, SlidingWindowLimit slidingWindowLimit) throws Throwable {
//获取方法签名
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
String methodName = method.getName();
//判断是否为Http请求
ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
if(attributes == null){
log.warn("方法 {} 不在 Web 请求上下文中，跳过限流检查。", methodName);
return joinPoint.proceed();
}
try {
Object parseSpEL = parseSpEL(joinPoint, signature, slidingWindowLimit.keySpEL());
String rateLimitKey = buildRateLimitKey(parseSpEL, slidingWindowLimit);
if(isRateLimited(rateLimitKey, slidingWindowLimit.windowSize(), slidingWindowLimit.timeUnit(), slidingWindowLimit.maxRequests())){
throw new RateLimitExceededException("Rate limit exceeded");
}
return joinPoint.proceed();
}catch (RateLimitExceededException e){
log.warn("方法 {} 触发了限流，已拒绝访问。", methodName);
throw e;
}catch (Exception e){
log.error("方法 {} 触发了异常，已拒绝访问。", methodName, e);
throw e;
}
}
private Object parseSpEL(ProceedingJoinPoint joinPoint,MethodSignature signature, String keySpEL){
StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext();
Object[] args = joinPoint.getArgs();
String[] parameterNames = signature.getParameterNames();
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
if(parameterNames!=null && i< parameterNames.length){
context.setVariable(parameterNames[i], args[i]);
}else {
context.setVariable("arg" + i, args[i]);
}
}
ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
return parser.parseExpression(keySpEL).getValue(context);
}
private String buildRateLimitKey(Object keyValue, SlidingWindowLimit slidingWindowLimit){
if(keyValue == null){
throw new IllegalArgumentException("限流参数不能为空");
}
return String.format("%s:%s:%s",RATE_LIMIT_PREFIX,slidingWindowLimit.keySpEL(), keyValue);
}
private boolean isRateLimited(String key, int windowSize, TimeUnit timeUnit, int maxRequests){
//获取当前时间数
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long windowStartTime = currentTime - convertToMillis(windowSize, timeUnit);
// 获取 Redisson 的 ZSet 操作对象
RScoredSortedSet<Long> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 1. 删除窗口外的过期请求
scoredSortedSet.removeRangeByScore(0, true, windowStartTime, true); // [0, windowStartTime]
// 2. 添加当前请求的时间戳到 ZSet
scoredSortedSet.add(currentTime, currentTime); // score 和 value 均为时间戳
// 3. 统计窗口内请求数量
int count = scoredSortedSet.size();
return count > maxRequests;
}
/**
* 时间单位转换，将时间单位转换为毫秒数
* @param windowSize 窗口大小
* @param timeUnit 时间单位
* @return
*/
private long convertToMillis(int windowSize, TimeUnit timeUnit){
return switch (timeUnit){
case NANOSECONDS, SECONDS, MICROSECONDS, MINUTES, HOURS, DAYS -> timeUnit.toMillis(windowSize);
case MILLISECONDS -> windowSize;
default -> throw new IllegalArgumentException("不支持的时间单位: " + timeUnit);
};
}
}
注解使用
比如说我们现在定义发送验证码的方法60秒内只能发送三次
@PostMapping("/send/code")
@SlidingWindowLimit(keySpEL = "#email.email",windowSize = 60, maxRequests = 3)
public Result sendVerificationCode(@RequestBody EmailSendDTO email) {
userService.sendVerificationCode(email.getEmail());
return Result.success();
}
每一次访问时，Redis都会记录下时间戳，如果第四次访问时的时间戳与第一次访问的时间戳之间少于60秒，则返回
{
"code": 429,
"message": "请求过于频繁，请稍后再试",
"data": null
}
优化
private boolean isRateLimited(String key, int windowSize, TimeUnit timeUnit, int maxRequests){
//获取当前时间数
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long windowStartTime = currentTime - convertToMillis(windowSize, timeUnit);
// 获取 Redisson 的 ZSet 操作对象
RScoredSortedSet<Long> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 1. 删除窗口外的过期请求
scoredSortedSet.removeRangeByScore(0, true, windowStartTime, true); // [0, windowStartTime]
// 2. 添加当前请求的时间戳到 ZSet
scoredSortedSet.add(currentTime, currentTime); // score 和 value 均为时间戳
// 3. 统计窗口内请求数量
int count = scoredSortedSet.size();
return count > maxRequests;
}
在这个方法中，存在几个问题：
代码中直接将时间戳作为ZSET的成员（member）和分数（score），当同一毫秒内有多个请求时，后写入的请求会覆盖先前的请求（ZSET成员唯一），导致计数不准确。
当前操作序列：
在并发场景下，多个请求可能同时通过计数检查，导致实际请求量超过阈值
- 删除过期请求
- 添加当前请求
- 获取当前计数
当某个限流键长时间无请求时，对应的空ZSET会永久占用内存
那么优化时，可以利用UUID作为member 这样不会出现覆盖的情况，使用Lua脚本进行执行避免多个请求同时通过计数检查的情况，针对问题三可以通过设置过期时间来解决，优化后的代码如下：
private boolean isRateLimited(String key, int windowSize, TimeUnit timeUnit, int maxRequests) {
// 1. 计算窗口大小（毫秒）
long windowMillis = convertToMillis(windowSize, timeUnit);
// 2. 获取当前时间和窗口起始时间
long currentTime = System.currentTimeMillis();
long windowStartTime = currentTime - windowMillis;
// 3. 生成唯一请求ID
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
// 4. 计算过期时间（秒）
long expireSeconds = calculateExpireSeconds(windowMillis);
// 5. Lua脚本（使用分数范围精确统计）
String luaScript =
"redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', ARGV[2])\n" + // 清理过期数据
"local count = redis.call('ZCOUNT', KEYS[1], ARGV[2], ARGV[1])\n" + // 精确统计窗口内请求
"if count >= tonumber(ARGV[4]) then\n" +
" return 1\n" + // 触发限流
"end\n" +
"redis.call('ZADD', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[3])\n" + // 添加当前请求
"redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[5])\n" + // 设置过期时间
"return 0"; // 允许通过
try {
RScript script = redissonClient.getScript();
Long result = script.eval(
RScript.Mode.READ_WRITE,
luaScript,
RScript.ReturnType.INTEGER,
Collections.singletonList(key),
currentTime, windowStartTime, requestId, maxRequests, expireSeconds
);
return result != null && result == 1;
} catch (Exception e) {
log.error("限流服务异常，降级放行", e);
return false; // Redis故障时允许请求
}
}
private long calculateExpireSeconds(long windowMillis) {
// 过期时间 = 2 * 窗口大小（秒），向上取整
double expireSec = (windowMillis * 2.0) / 1000;
long result = (long) Math.ceil(expireSec);
return Math.max(1, result); // 至少1秒
}
Lua 脚本执行逻辑：
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', ARGV[2])：清理过期数据，将 ZSET 中分数小于等于窗口起始时间的成员删除。local count = redis.call('ZCOUNT', KEYS[1], ARGV[2], ARGV[1])：精确统计窗口内请求数量，即分数在窗口起始时间和当前时间之间的成员数量。if count >= tonumber(ARGV[4]) then return 1 end：如果统计的请求数量大于等于阈值，则返回 1，表示触发限流。redis.call('ZADD', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[3])：添加当前请求，将当前请求的唯一 ID 作为成员，当前时间作为分数添加到 ZSET 中。redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[5])：设置 ZSET 的过期时间，避免长时间无请求时空 ZSET 占用内存。return 0：如果未触发限流，则返回 0，表示允许请求通过。
我们从命令行可以看到，每一次请求后，都会在ZSET中多一条记录，并且每次都会重置过期时间，当触发限流后，不再允许访问。
127.0.0.1:6379> ZRANGE rate_limit:#email.email:6888@example.com 0 -1 1) "fbd525dd-0e1e-4abf-a578-8c1207e8f6f0" 127.0.0.1:6379> TTL rate_limit:#email.email:6888@example.com (integer) 355 127.0.0.1:6379> ZRANGE rate_limit:#email.email:6888@example.com 0 -1 1) "fbd525dd-0e1e-4abf-a578-8c1207e8f6f0" 2) "a7c8d5c2-f4da-46ce-9f98-472ad702e1ad" 127.0.0.1:6379> TTL rate_limit:#email.email:6888@example.com (integer) 355 127.0.0.1:6379> ZRANGE rate_limit:#email.email:6888@example.com 0 -1 1) "fbd525dd-0e1e-4abf-a578-8c1207e8f6f0" 2) "a7c8d5c2-f4da-46ce-9f98-472ad702e1ad" 3) "12ed502c-6225-45bd-b85e-1d3ed9e46ef6" 127.0.0.1:6379> TTL rate_limit:#email.email:6888@example.com (integer) 355
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