Redis之zset实现滑动窗口限流，mysql应用教程李辉答案
3.1 解决方案
指定时间T内，只允许发生N次。我们可以将这个指定时间T，看成一个滑动时间窗口（定宽）。我们采用Redis的zset基本数据类型的score来圈出这个滑动时间窗口。在实际操作zset的过程中，我们只需要保留在这个滑动时间窗口以内的数据，其他的数据不处理即可。
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每个用户的行为采用一个zset存储，score为毫秒时间戳，value也使用毫秒时间戳（比UUID更加节省内存）
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只保留滑动窗口时间内的行为记录，如果zset为空，则移除zset，不再占用内存（节省内存）
3.2 pipeline代码实现
代码的实现的逻辑是统计滑动窗口内zset中的行为数量，并且与阈值maxCount直接进行比较就可以判断当前行为是否被允许。这里涉及多个redis操作，因此使用pipeline可以大大提升效率
package com.lizba.redis.limit;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
/**
*
* 通过zset实现滑动窗口算法限流
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/6 18:11
*/
public class SimpleSlidingWindowByZSet {
private Jedis jedis;
public SimpleSlidingWindowByZSet(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
}
/**
* 判断行为是否被允许
* @param userId 用户id
* @param actionKey 行为key
* @param period 限流周期
* @param maxCount 最大请求次数（滑动窗口大小）
* @return
*/
public boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
S
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tring key = this.key(userId, actionKey);
long ts = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
pipe.multi();
pipe.zadd(key, ts, String.valueOf(ts));
// 移除滑动窗口之外的数据
pipe.zremrangeByScore(key, 0, ts - (period * 1000));
Response count = pipe.zcard(key);
// 设置行为的过期时间，如果数据为冷数据，zset将会删除以此节省内存空间
pipe.expire(key, period);
pipe.exec();
pipe.close();
return count.get() <= maxCount;
}
/**
* 限流key
* @param userId
* @param actionKey
* @return
*/
public String key(String userId, String actionKey) {
return String.format(“limit:%s:%s”, userId, actionKey);
}
}
测试代码：
package com.lizba.redis.limit;
import redis.clients.jedis.Jedis;
/**
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/6 20:10
*/
public class TestSimpleSlidingWindowByZSet {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis(“192.168.211.108”, 6379);
SimpleSlidingWindowByZSet slidingWindow = new SimpleSlidingWindowByZSet(jedis);
for (int i = 1; i <= 15; i++) {
boolean actionAllowed = slidingWindow.isActionAllowed(“liziba”, “view”, 60, 5);
System.out.println(“第” + i +“次操作” + (actionAllowed ? “成功” : “失败”));
}
jedis.close();
}
}
测试效果：
从测试输出的数据可以看出，起到了限流的效果，从第11次以后的请求操作都是失败的，但是这个和我们允许的5次误差还是比较大的。这个问题的原因是我们测试System.currentTimeMillis()的毫秒可能相同，而且此时value也是System.currentTimeMillis()也相同，会导致zset中元素覆盖！
修改代码测试：
在循环中睡眠1毫秒即可，测试结果符合预期！
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
3.3 lua代码实现
我们在项目中使用原子性的lua脚步来实现限流的使用会更多，因此这里也提供一个基于操作zset的lua版本
package com.lizba.redis.limit;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
/**
*
* 通过zset实现滑动窗口算法限流
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/6 18:11
*/
public class SimpleSlidingWindowByZSet {
private Jedis jedis;
public SimpleSlidingWindowByZSet(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
}
/**
* lua脚本限流
* @param userId
* @param actionKey
* @param period
* @param maxCount
* @return
*/
public boolean isActionAllowedByLua(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
String luaScript = this.buildLuaScript();
String key = key(userId, actionKey);
long ts = System.currentTimeMillis();
System.out.println(ts);
ImmutableList keys = ImmutableList.of(key);