一、固定窗口

所谓固定窗口限流即时间窗口的起始和结束时间是固定的，在固定时间段内允许要求的请求数量访问，超过则拒绝；当固定时间段结束后，再重新开始下一个时间段进行计数。

我们可以根据当前的时间，以分钟为时间段，每分钟都生成一个key，用来inc，当达到请求数量就返回一些友好信息。

固定窗口

/**
 * @author: AngJie
 * @create: 2022-07-26 14:41
 **/
@RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    private static DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd hh:mm");
 
    @GetMapping("/Fixed")
    public String testFixedWindow() {
        String now = formatter.format(LocalDateTime.now());
 
        Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(now + ":fixed");
        if (count > 5) {
            return "不好意思，服务器正忙，请一分钟后再试......";
        } else {
            return "服务端正在处理";
        }
    }
}

 

该方式优点是比较简单粗暴，缺点是不够灵活，对于边界问题不能够处理，如设置的时间段刚开始时流量占满了设置的最大次数，后面一段时间则不能够再进行访问，必须等该时间段过了后才可以再次访问。

二、滑动窗口

针对固定窗口限流的问题，可以采用滑动窗口来优化改善。所谓滑动窗口即设置的时间窗口的起始和结束时间是不断变化的，时间差值不变，允许的请求数量不变。

我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了zrange方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求。

/**
 * @author: AngJie
 * @create: 2022-07-26 14:41
 **/
@RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    @GetMapping("/Sliding")
    public String testSlidingWindow() {
        Long currentTime = System.currentTimeMillis();
 
        System.out.println(currentTime);
        if (redisTemplate.hasKey("limit")) {
            // intervalTime是限流的时间
            Long intervalTime = 60000L;
            Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime - intervalTime, currentTime).size();
            System.out.println(count);
            if (count != null && count > 5) {
                return "每分钟最多只能访问5次";
            }
        }
        redisTemplate.opsForZSet().add("limit", UUID.randomUUID().toString(), currentTime);
        return "访问成功";
    }
}

 

通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

三、令牌桶

Redisson可以实现很多东西,在Redis的基础上,Redisson做了超多的封装，不仅可以用来实现分布式锁，还可以帮助我们实现令牌桶限流。

RateLimter主要作用就是可以限制调用接口的次数。主要原理就是调用接口之前，需要拥有指定个令牌。限流器每秒会产生X个令牌放入令牌桶，调用接口需要去令牌桶里面拿令牌。如果令牌被其它请求拿完了，那么自然而然，当前请求就调用不到指定的接口。

RateLimter实现限流

/**
 * @author: AngJie
 * @create: 2022-07-26 14:41
 **/
@RestController
@RequestMapping("/redisTest")
public class RedisTestController {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private Redisson redisson;
 
    @GetMapping("/Token")
    public String testTokenBucket() {
        RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
 
        // 最大流速 = 每10秒钟产生1个令牌
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 1, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);
        //需要1个令牌
        if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
            return "令牌桶里面有可使用的令牌";
        }
        return "不好意思，请过十秒钟再来~~~~~~~";
 
    }
}