本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识,主要介绍了Redis实现限流器的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
(相关资料图)
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方法一:基于Redis的setnx的操作
我们在使用Redis的分布式锁的时候,大家都知道是依靠了setnx的指令,在CAS(Compare and swap)的操作的时候,同时给指定的key设置了过期实践(expire),我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内,有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。
比如我们需要在10秒内限定20个请求,那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10,当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。
当然这种做法的弊端是很多的,比如当统计1-10秒的时候,无法统计2-11秒之内,如果需要统计N秒内的M个请求,那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题。
在具体实现的时候,可以考虑使用拦截器HandlerInterceptor :
public class RequestCountInterceptor implements HandlerInterceptor { private LimitPolicy limitPolicy; public RequestCountInterceptor(LimitPolicy limitPolicy) { this.limitPolicy = limitPolicy; } @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { if (!limitPolicy.canDo()) { return false; } return true; }}
同时添加一个配置LimitConfiguration:
@Configurationpublic class LimitConfiguration implements WebMvcConfigurer { @Override public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) { registry.addInterceptor(new RequestCountInterceptor(new RedisLimit1())).addPathPatterns("/my/increase"); }}
这样每次在/my/increase请求到达Controller之前按策略RedisLimit1进行限流,原先Controller里面的代码就不用修改了:
@RestController@RequestMapping("my")public class MyController { int i = 0; @RequestMapping("/increase") public int increase() { return i++; }}
具体的限流逻辑代码是在RedisLimit1类中:
/*** 方法一:基于Redis的setnx的操作*/public class RedisLimit1 extends LimitPolicy { static { setNxExpire(); } private static boolean setNxExpire() { SetParams setParams = new SetParams(); setParams.nx(); setParams.px(TIME); String result = jedis.set(KEY, COUNT + "", setParams); if (SUCCESS.equals(result)) { return true; } return false; } @Override public boolean canDo() { if (setNxExpire()) { //设置成功,说明原先不存在,成功设置为COUNT return true; } else { //设置失败,说明已经存在,直接减1,并且返回 return jedis.decrBy(KEY, 1) > 0; } }}public abstract class LimitPolicy { public static final int COUNT = 10; //10 request public static final int TIME= 10*1000 ; // 10s public static final String SUCCESS = "OK"; static Jedis jedis = new Jedis(); abstract boolean canDo();}
这样实现的一个效果是每秒最多请求10次。
方法二:基于Redis的数据结构zset
其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口,上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能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
/*** 方法二:基于Redis的数据结构zset*/public class RedisLimit2 extends LimitPolicy { public static final String KEY2 = "LIMIT2"; @Override public boolean canDo() { Long currentTime = new Date().getTime(); System.out.println(currentTime); if (jedis.zcard(KEY2) > 0) { // 这里不能用get判断,会报错:WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value Integer count = jedis.zrangeByScore(KEY2, currentTime - TIME, currentTime).size(); // 注意这里使用zrangeByScore,以时间作为score。zrange key start stop 命令的start和stop是序号。 System.out.println(count); if (count != null && count > COUNT) { return false; } } jedis.zadd(KEY2, Double.valueOf(currentTime), UUID.randomUUID().toString()); return true; }}
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。
方法三: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。
首先配置一个定时任务,通过redis的list的rpush方法每秒插入一个令牌:
@Configuration //1.主要用于标记配置类,兼备Component的效果。@EnableScheduling // 2.开启定时任务public class SaticScheduleTask { //3.添加定时任务 @Scheduled(fixedRate = 1000) private void configureTasks() { LimitPolicy.jedis.rpush("LIMIT3", UUID.randomUUID().toString()); }}
限流时,通过list的lpop方法从redis中获取对应的令牌,如果获取成功表明可以执行请求:
/*** 方法三:令牌桶*/public class RedisLimit3 extends LimitPolicy { public static final String KEY3 = "LIMIT3"; @Override public boolean canDo() { Object result = jedis.lpop(KEY3); if (result == null) { return false; } return true; }}
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以上就是Redis实现限流器的三种方法(总结分享)的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!