Redis peut-il lui-même limiter le flux de courant ?

Bien sûr, il existe de nombreuses façons d'implémenter la limitation de courant. Redis a des fonctions très puissantes. J'ai utilisé Redis pour pratiquer trois méthodes d'implémentation, qui peuvent être implémentées de manière relativement simple. Redis peut non seulement limiter le courant, mais également effectuer des statistiques de données, des personnes à proximité et d'autres fonctions.

Le premier : Setnx basé sur Redis (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Redis )

Nous en sommes lors de l'utilisation Le verrou distribué de Redis, tout le monde sait qu'il repose sur l'instruction setnx. Lors de l'opération CAS (Compare and swap), le délai d'expiration (expire) est défini pour la clé spécifiée. Nous limitons principalement le courant. Le but est de n'autoriser que N. nombre de demandes d'accès à mon programme de code dans un temps unitaire. Cette fonction peut donc être facilement réalisée en s'appuyant sur setnx.

Par exemple

Nous devons limiter 20 requêtes dans un délai de 10 secondes, puis nous pouvons définir le délai d'expiration à 10 lors du réglage nx. Lorsque le nombre de setnx demandé atteint 20, l'effet de limitation actuel est atteint.

Bien sûr, cette approche présente de nombreux inconvénients. Par exemple, lorsque vous comptez 1 à 10 secondes, il est impossible de compter 2 à 11 secondes si vous devez compter M requêtes en N secondes. , alors nous devons conserver N clés et autres problèmes dans Redis

Deuxième : structure de données basée sur Redis zset

En fait, la principale chose impliquée dans la limitation de courant est Fenêtre coulissante, il a également été mentionné ci-dessus comment 1-10 devient 2-11. En fait, la valeur de départ et la valeur de fin sont toutes deux de +1 chacune.

Et si nous utilisons la structure de données de liste de Redis, nous pouvons facilement implémenter cette fonction

Nous pouvons construire la requête dans un tableau zset, lorsque chaque requête arrive, le La valeur reste unique et peut être générée par l'UUID, et le score peut être représenté par l'horodatage actuel, car le score peut être utilisé pour calculer le nombre de requêtes dans l'horodatage actuel.

La structure de données zset fournit également la méthode range afin que nous puissions facilement obtenir le nombre de requêtes dans 2 horodatages

Le troisième type : basé sur Redis Token Bucket Algorithme

En ce qui concerne la limitation de courant, nous devons mentionner l'algorithme du token bucket. L'algorithme du compartiment à jetons est également appelé algorithme du compartiment. Pour plus de détails, veuillez vous référer à l'explication de Du Niang.

L'algorithme du compartiment à jetons mentionne le taux d'entrée et le taux de sortie lorsque le taux de sortie est supérieur. que le débit d'entrée, alors la limite de trafic est dépassée.

C'est-à-dire que chaque fois que nous accédons à une requête, nous pouvons obtenir un token de Redis. Si nous obtenons le token, cela signifie que la limite n'a pas été dépassée, et si nous ne pouvons pas l'obtenir. ça, alors Le résultat est le contraire.

En nous appuyant sur les idées ci-dessus, nous pouvons combiner la structure de données List de Redis pour implémenter facilement un tel code

S'appuyer sur la pop gauche de List pour obtenir le token

// 输出令牌
public Response limitFlow2(Long id){
        Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
        if(result == null){
            return Response.ok("当前令牌桶中无令牌");
        }
        return Response.ok(articleDescription2);
    }

Comptez sur les tâches planifiées de Java pour pousser régulièrement le jeton dans la liste. Bien sûr, le jeton doit également être unique, j'utilise donc toujours l'UUID pour le générer ici

// 10S的速率往令牌桶中添加UUID，只为保证唯一性
    @Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = 0)
    public void setIntervalTimeTask(){
        redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());
    }

<.> Résumé Il n'est pas difficile d'implémenter le code au début. Pour ces méthodes de limitation actuelles, nous pouvons ajouter le code ci-dessus en AOP ou filtrer pour limiter le flux actuel de l'interface et finalement protéger votre site Web.

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