Redis-简单分布式限流

限流方式

漏斗式: 应对突发会直接溢出,拒绝服务了.
令牌桶式: 应对突发会比较好,毕竟是以一定的额速率往桶里放令牌,每次请求取一个.

介绍

需要读者花一定的时间好好啃。它的整体思路就是：
每一个行为到来时，都维护一次时间窗口。将时间窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录。
zset 集合中只有 score 值非常重要，value 值没有特别的意义，只需要保证它是唯一的就可以了。

因为这几个连续的 Redis 操作都是针对同一个 key 的，使用 pipeline 可以显著提升 Redis 存取效率。
但这种方案也有缺点，因为它要记录时间窗口内所有的行为记录，如果这个量很大，比如限定 60s 内操作不得超过 100w 次这样的参数，
它是不适合做这样的限流的，因为会消耗大量的存储空间

public class SimpleRateLimiter {

    private Jedis jedis ;

    public SimpleRateLimiter(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }

    private boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
        String key = String.format("hist:%s:%s", userId, actionKey);
        long nowTs = System.currentTimeMillis();
        Pipeline pipe = jedis.pipelined();
        pipe.multi();
        pipe.zadd(key, nowTs, "" + nowTs);
        pipe.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000);
        Response<Long> count = pipe.zcard(key);
        pipe.expire(key, period + 1);
        pipe.exec();
        try {
            pipe.close();
        } catch (IOException e) {
            System.out.println(e);
        }
        return count.get() <= maxCount;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        SimpleRateLimiter limiter = new SimpleRateLimiter(jedis);
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            System.out.println(limiter.isActionAllowed("laoqian", "reply", 60, 5));
        }
    }

}