面對越來越多的高并發場景，限流顯示的尤為重要。
當然，限流有許多種實現的方式，Redis具有很強大的功能，我用Redis實踐了三種的實現方式，可以較為簡單的實現其方式。Redis不僅僅是可以做限流，還可以做數據統計，附近的人等功能，這些可能會后續寫到。
1第一種：基于Redis的setnx的操作
比如我們需要在10秒內限定20個請求，那么我們在setnx的時候可以設置過期時間10，當請求的setnx數量達到20時候即達到了限流效果。代碼比較簡單就不做展示了。
當然這種做法的弊端是很多的，比如當統計1-10秒的時候，無法統計2-11秒之內，如果需要統計N秒內的M個請求，那么我們的Redis中需要保持N個key等等問題。
2第二種：基于Redis的數據結構zset
其實限流涉及的最主要的就是滑動窗口，上面也提到1-10怎么變成2-11。其實也就是起始值和末端值都各+1即可。
而我們如果用Redis的list數據結構可以輕而易舉的實現該功能。
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是限流的時間
System.out.println(count);
if (count != null && count > 5) {
return Response.ok("每分鐘最多只能訪問5次");
}
}
redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
return Response.ok("訪問成功");
}
通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。最新面試題整理好了，大家可以在
3第三種：基于Redis的令牌桶算法
令牌桶算法提及到輸入速率和輸出速率，當輸出速率大于輸入速率，那么就是超出流量限制了。
也就是說我們每訪問一次請求的時候，可以從Redis中獲取一個令牌，如果拿到令牌了，那就說明沒超出限制，而如果拿不到，則結果相反。
依靠上述的思想，我們可以結合Redis的List數據結構很輕易的做到這樣的代碼，只是簡單實現。另外，關注Java技術棧，在后臺回復：面試，可以獲取我整理的 Redis 系列面試題和答案，非常齊全。
// 輸出令牌
public Response limitFlow2(Long id){
Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
if(result == null){
return Response.ok("當前令牌桶中無令牌");
}
return Response.ok(articleDescription2);
}
再依靠Java的定時任務，定時往List中rightPush令牌，當然令牌也需要唯一性，所以我這里還是用UUID進行了生成
// 10S的速率往令牌桶中添加UUID，只為保證唯一性
@Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = 0)
public void setIntervalTimeTask(){
redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());
}
綜上，代碼實現起始都不是很難，針對這些限流方式我們可以在AOP或者filter中加入以上代碼，用來做到接口的限流，最終保護你的網站。
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