我们知道当网站的访问量突然很大的时候肯定会对服务器造成影响，甚至无法访问，如果是正常的访问那么很好说明业务量增大可以考虑系统的扩展，但是如果是搜索引擎爬虫频繁访问或是一些恶意访问，那这时候我们就应该限制这些访问的访问次数。redis刚好可以解决这个问题

　　Redis实现限制访问频率1.实现访问一

　　限制每个用户每分钟最多只能访问100个页面。实现思路：key使用有"rate.limiting:IP",value使用数值，用户每次访问将value的值通过INCR命令自增1.如果自增后的值是1同时设置过期时间为1分钟。这样用户每次访问的时候都读取该键的值，如果超过了100就表明该用户的访问频率超过了限制，需要提示用户稍后访问。且该键每分钟会自动被删除。所以下一分钟又会重新计算，也就达到了限制访问频率的目的。

　　

　　代码逻辑:

　　String key="rage.limiting:"+ip;

　　// 判断key是否存在

　　int flag=exists(key);// key rate.limiting:192.168.88.60

　　if(flag==1){

　　// key 存在 自增1

　　int count=incr(key);

　　if(count > 100){

　　// 超过限制

　　log("访问频率超过了限制，请稍后重试");

　　return ;

　　}

　　}else{

　　// key 不存在

　　multi(); // 开启事务

　　incr(key); // key不存在自增1 值为1

　　expire(key,60); // 设置过期时间

　　exec(); // 提交事务

　　}2.实现方式二

　　实现方式一其实还有个问题，比如如果用户第一分钟的访问了99次，前面58秒访问了9次，后面1秒访问了90次，然后用户后一秒也访问了99次，而后一分钟的第一秒访问了90次，后面的58秒访问了9次，这样按照上面的算法是没有问题的，但是这种极端情况大家还是可以发现问题的。

　　

　　解决方法：先将上面案例中的100次调整为10次便于在次场景中描述，要精确的保证同一个用户每分钟最多访问10次，需要记录下来用户每次访问的时间。因此对每个用户我们使用一个List列表类型的键来记录他最近10次访问的时间，一旦键中的元素超过10个，就判断最早的元素距离现在的时间是否小于1分钟。如果是表示用户最近1分钟访问次数超过了10次，如果不是就将现在的时间加入到队列中，同时把最早的元素删除。

　　

　　

　　逻辑代码

　　String key="rate.limiting:"+IP;

　　int listLength=llen(key);

　　if(listLength < 10){

　　lpush(key,new());

　　}else{

　　long time=lindex(key,-1);

　　if(now()-time < 60){

　　log("访问频率超过了限制，请稍后再试");

　　}else{

　　lpush(key,now);

　　ltrim(key,0,9);

　　}

　　}