✅如何基于Redis实现滑动窗口限流？

典型回答

滑动窗口限流是一种流量控制策略，用于控制在一定时间内允许执行的操作数量或请求频率。它的工作方式类似于一个滑动时间窗口，在窗口内允许的操作数量是固定的，窗口会随着时间的推移不断滑动。

✅什么是滑动窗口限流？

滑动窗口限流的主要优点是可以在时间内平滑地控制流量，而不是简单地设置固定的请求数或速率。这使得系统可以更灵活地应对突发流量或峰值流量，而不会因为固定速率的限制而浪费资源或降低系统性能。

利用Redis，我们就可以实现一个简单的滑动窗口限流的功能。因为滑动窗口和时间有关，所以很容易能想到要基于时间进行统计。

那么我们只需要在每一次有请求进来的时候，记录下请求的时间戳和请求的数据，然后在统计窗口内请求的数量时，只需要统计窗口内的被记录的数据量有多少条就行了。

在Redis中，我们可以基于ZSET来实现这个功能。假如我们限定login接口一分钟只能调用100次：

那么，我们就可以把login接口这个需要做限流的资源名作为key在redis中进行存储，然后value我们现在ZSET这种数据结构，把他的score设置为当前请求的时间戳，member的话建议用请求的详情的hash进行存储（或者UUID、MD5什么的），避免在并发时，时间戳一致出现scode和memberv一样导致被zadd幂等的问题。

所以，我们实现滑动窗口限流的主要思想是：只保留在特定时间窗口内的请求记录，而丢弃窗口之外的记录。

主要步骤如下：

1. 定义滑动窗口的时间范围，例如，窗口大小为60秒。
2. 每次收到一个请求时，我们就定义出一个zset然后存储到redis中。
3. 然后再通过ZREMRANGEBYSCORE命令来删除分值小于窗口起始时间戳（当前时间戳-60s）的数据。
4. 最后，再使用ZCARD命令来获取有序集合中的成员数量，即在窗口内的请求量。

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class SlidingWindowRateLimiter {
    private Jedis jedis;
    private String key;
    private int limit;

    public boolean allowRequest(String key) {
        //当前时间戳
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        //窗口开始时间是当前时间减60s
        long windowStart = currentTime - 60 * 1000;
        //删除窗口开始时间之前的所有数据
        jedis.zremrangeByScore(key, "-inf", String.valueOf(windowStart));
        //计算总请求数
        long currentRequests = jedis.zcard(key);
        //窗口足够则把当前请求加入
        if (currentRequests < limit) {
            jedis.zadd(key, currentTime, String.valueOf(currentTime));
            return true;
        }

        return false;
    }
}

以上代码在高并发情况下，可能会存在原子性的问题，需要考虑加事务或者lua脚本：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class SlidingWindowRateLimiter {
    private Jedis jedis;
    private String key;
    private int limit;

    public SlidingWindowRateLimiter(Jedis jedis, String key, int limit) {
        this.jedis = jedis;
        this.key = key;
        this.limit = limit;
    }

    public boolean allowRequest(String key) {
        // 当前时间戳
        long currentTime = System.currentTimeMillis();

        // 使用Lua脚本来确保原子性操作
        String luaScript = "local window_start = ARGV[1] - 60000\n" +
                           "redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', KEYS[1], '-inf', window_start)\n" +
                           "local current_requests = redis.call('ZCARD', KEYS[1])\n" +
                           "if current_requests < tonumber(ARGV[2]) then\n" +
                           "    redis.call('ZADD', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[1])\n" +
                           "    return 1\n" +
                           "else\n" +
                           "    return 0\n" +
                           "end";

        Object result = jedis.eval(luaScript, 1, key, String.valueOf(currentTime), String.valueOf(limit));

        return (Long) result == 1;
    }
}

扩展知识

ZREMRANGEBYSCORE

Redis Zremrangebyscore 命令用于移除有序集中，指定分数（score）区间内的所有成员。

redis Zremrangebyscore 命令基本语法如下：

 ZREMRANGEBYSCORE key min max

而我们代码中使用的'-inf'在redis中表示负无穷。-inf代表负无穷，+inf代表正无穷

基于Redisson实现限流

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在 Redisson框架中，已经给我们提供了一个限流器——RRateLimiter，不过他并不是滑动窗口，而是一个令牌桶的算法。具体的可以参考：https://github.com/oneone1995/blog/issues/13

使用方式如下：

public Boolean tryAcquire(String key, int limit, int windowSize) {
    RRateLimiter rRateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(LIMIT_KEY_PREFIX + key);

    if (!rRateLimiter.isExists()) {
        rRateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, limit, windowSize, RateIntervalUnit.SECONDS);
    }

    return rRateLimiter.tryAcquire();
}

原文: https://www.yuque.com/hollis666/xkm7k3/saoeievgraqwxgs1