算法~利用zset实现滑动窗口限流
滑动窗口限流
滑动窗口限流是一种常用的限流算法,通过维护一个固定大小的窗口,在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值。具体来说,滑动窗口限流算法通常包括以下几个步骤:
- 初始化:设置窗口大小、请求次数阈值和时间间隔。
- 维护窗口:将请求按照时间顺序放入窗口中,并保持窗口内请求数量不超过阈值。
- 检查通过:每当有新的请求到达时,检查窗口内请求的总数是否超过阈值,如果未超过则允许通过,同时移除窗口最老的请求。
- 更新窗口:随着时间的推移,更新窗口内的请求情况,确保窗口内的请求符合限流条件。
滑动窗口限流算法可以有效控制系统的请求流量,避免系统被大量请求压垮。同时,由于其简单高效的特点,被广泛应用于接口限流、流量控制等场景中。需要注意的是,滑动窗口限流算法对于突发请求并不能完全解决问题,因此在实际应用中可能需要结合其他策略进行综合考虑。
基于redis-zset实现的滑动窗口算法流程
核心代码
/**
* 滑动窗口限流. 需要注意的是,我们要定期清楚过期的key,否则会导致内存泄漏,可以使用ZREMRANGEBYSCORE方法实现.
* @param key 限流的key
* @param timeWindow 单位时间,秒
* @param limit 窗口大小,单位时间最大容许的令牌数
* @param runnable 成功后的回调方法
*/
public void slidingWindow(String key, int timeWindow, int limit, Runnable runnable) {
Long currentTime = System.currentTimeMillis();
if (redisTemplate.hasKey(key)) {
Long intervalTime = timeWindow * 1000L;
Long from = currentTime - intervalTime;
Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, from, currentTime).size();
if (count != null && count >= limit) {
throw new RedisLimitException("每" + timeWindow + "秒最多只能访问" + limit + "次.");
}
log.info("from key:{}~{},current count:{}", from, currentTime, count);
}
redisTemplate.opsForZSet().add(key, UUID.randomUUID().toString(), currentTime);
Optional.ofNullable(runnable).ifPresent(o -> o.run());
}
上面实现了一个基于时间戳为主要窗口依据的滑动窗口限流逻辑,由于zset的数据量会随着时间的流失而变大,所以我们需要定期再根据score来清理它。
/**
* 清期昨天的zset元素,这块应该写个任务调度,每天执行一次,清量需要的zset元素.
* @param key
*/
public void delByYesterday(String key) {
Instant currentInstant = Instant.now();
Instant oneDayAgoInstant = currentInstant.minusSeconds(86400);
long oneDayAgoTimeMillis = oneDayAgoInstant.toEpochMilli();
redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, oneDayAgoTimeMillis);
}
上面代码逻辑,事实上,我们可以通过其它语言去实现,比较通过go可以实现相关的逻辑,从新可以在MSE网关上实现限流功能。
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