redis计数器限流实例，j***a实现redis计数器

本文目录一览：

• 1、如何实现限流功能?
• 2、限流和常见的三种算法
• 3、详解Redisson分布式限流的实现原理
• 4、Redis(07)-ZSET实现简单限流

如何实现限流功能?

**Spring Cloud Gateway的RequestRateLimiter**：当使用Spring Cloud Gateway作为API***时，可利用内置的`RequestRateLimiter`过滤器实现限流，通常结合Redis等外部存储来维护状态。适用于分布式系统中的限流管理。

常见的限流算法包括计数器算法、滑动窗口算法和令牌桶算法。计数器算法通过维持一个计数器并设置过期时间来限制请求，但存在突刺问题。滑动窗口算法利用有序***存储请求时间，通过窗口内请求数量判断是否限流。令牌桶算法通过定时任务在Redis中添加令牌，程序通过获取令牌执行操作。

Nginx官方限流模块Nginx官方提供了两个模块来限制IP连接和并发：limit_req_zone用于限制特定UA的访问，而ngx_***_limit_conn_module则用于控制单个IP的请求数。它们会根据配置，仅在服务器处理请求并读取完整请求头后才计算连接数。实战示例例如，可以配置一个规则，限制每个IP每秒的访问速率为2次。

创建流量控制***，继承抽象***类，实现预过滤逻辑，在其中执行流量控制策略。 利用Gu***a的RateLimiter类实现流量控制。定义一个全局限流器，使用tryAcquire（）方法尝试获取令牌。成功获取令牌表示请求通过限流器，否则返回特定状态码。 继承WebMvcConfigurerAdapter以添加自定义***。

在突发流量的应对上，令牌桶算法凭借其阻塞式限流（适合后台任务）的优势，胜过了时间窗口限流，后者更适合实时业务的需求。限流组件的选择各有千秋，Google Gu***a的RateLimiter凭借令牌桶算法提供预热功能，而Sentinel则倾向于漏桶算法。

限流和常见的三种算法

1、滑动窗口算法 - 精确计数的魔法滑动窗口算法通过时间分片和独立计数器，巧妙地解决了临界值问题，让流量统计如丝般顺滑。它的出现，让限流更加精细化，但面对突发的短时间集中流量，仍需其他手段。 令牌桶算法 - 平滑流量的瑰宝想象一下，每个请求都需要获取令牌才能前进。

2、常见的限流算法包括计数器算法、滑动窗口算法和令牌桶算法。计数器算法通过维持一个计数器并设置过期时间来限制请求，但存在突刺问题。滑动窗口算法利用有序***存储请求时间，通过窗口内请求数量判断是否限流。令牌桶算法通过定时任务在Redis中添加令牌，程序通过获取令牌执行操作。

3、漏桶算法通过限制数据包流入速度和恒定的流出速度来限流。桶内数据包数量随流入增加而增加，但流出速度恒定。漏桶算法适用于处理突发流量，其处理效率高于令牌桶算法，但压力分配更为均衡。滑动窗口 滑动窗口算法通过计算时间窗口内的总访问量来实现限流，窗口跨度越长，限流效果越平滑。

详解Redisson分布式限流的实现原理

1、更简单粗暴理解，分布式限流的本质原理其实还是分布式数据一致性的原理，而限流只是数据结果的一种决策。所以只要以任何方式能让信息同步，且保证信息的正确性就可以实现一个分布式限流器了，这就是我理解的本质思路。

2、实现限流通常包括统计请求、更新统计、设置阈值等步骤，单机情况下直接在本地存储，集群则需使用分布式存储如Tair或Redis。本文将使用Redis作为分布式存储，通过Redisson客户端实现限流算法，如固定窗口限流和滑动窗口限流，以及漏桶算法和令牌桶算法。固定窗口限流以固定时间窗口计数，可能引发突发流量问题。

3、滑动窗口限流 滑动窗口限流改进了固定窗口的灵活性不足。时间窗口动态变化，时间差和允许的请求数保持不变，通过zset数据结构存储请求，利用score表示时间戳，计算指定时间区间内的请求数量。这种方法能够确保每N秒内至多M个请求，但zset数据结构会随时间增长，操作相对简单。

Redis(07)-ZSET实现简单限流

1、这个限流需求中存在一个滑动时间窗口， zset 数据结构的 score 值，可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都可以砍掉。那这个 zset 的 value 填什么比较合适呢？它只需要保证唯一性即可，用 uuid 会比较浪费空间，那就改用毫秒时间戳吧。

2、滑动窗口限流改进了固定窗口的灵活性不足。时间窗口动态变化，时间差和允许的请求数保持不变，通过zset数据结构存储请求，利用score表示时间戳，计算指定时间区间内的请求数量。这种方法能够确保每N秒内至多M个请求，但zset数据结构会随时间增长，操作相对简单。令牌桶限流 Redisson提供实现令牌桶限流的解决方案。

3、**分布式限流**：在微服务架构中，通过Redis实现跨多个服务实例的限流方案，确保整个系统的负载平衡和稳定性。滑动窗口算法结合Redis的ZSET有序***实现分布式限流。 **Resilience4j**：作为J***a应用的故障处理和弹性库，Resilience4j提供了包括限流在内的多种功能。

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