Redis 实现限流的三种简单方式

面对越来越多的高并发场景，限流显示的尤为重要。

种：基于Redis的setnx的操作

第二种：基于Redis的数据结构zset

代码如下

public Response limitFlow(){
        Long currentTime = new Date().getTime();
        System.out.println(currentTime);
        if(redisTemplate.hasKey("limit")) {
            Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime -  intervalTime, currentTime).size();        // intervalTime是限流的时间 
            System.out.println(count);
            if (count != null && count > 5) {
                return Response.ok("每分钟多只能访问5次");
            }
        }
        redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
        return Response.ok("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。

第三种：基于Redis的令牌桶算法

提到限流就不得不提到令牌桶算法了。

令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。

也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从Redis中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。

依靠上述的思想，我们可以结合Redis的List数据结构很轻易的做到这样的代码，只是简单实现

依靠List的leftPop来获取令牌

// 输出令牌
public Response limitFlow2(Long id){
        Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
        if(result == null){
            return Response.ok("当前令牌桶中无令牌");
        }
        return Response.ok(articleDescription2);
    }

再依靠Java的定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要性，所以我这里还是用UUID进行了生成

// 10S的速率往令牌桶中添加UUID，只为保证性
    @Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = )
    public void setIntervalTimeTask(){
        redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());
    }