Redis限流——滑动窗口限流

滑动窗口算法

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。

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）
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）

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

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) {
        String 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<Long> 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;
    }

Redis限流——滑动窗口限流

滑动窗口算法

pipeline代码实现

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