De combien de façons existe-t-il d'implémenter la limitation de courant Redis ?

Il existe trois façons d'implémenter la limitation de courant Redis, à savoir : 1. Sur la base du fonctionnement setnx de Redis, la pratique d'expiration est définie pour la clé spécifiée 2. Sur la base de la structure de données Redis zset, la requête ; est transformé en Un tableau zset;3. Algorithme de compartiment de jetons basé sur Redis, si le débit de sortie est supérieur au débit d'entrée, le courant doit être limité.

Il existe trois façons d'implémenter la limitation de courant Redis, à savoir :

La première : Redis -opération setnx basée sur

Lorsque nous utilisons le verrou distribué de Redis, tout le monde sait que nous nous appuyons sur l'instruction setnx Lors de l'opération CAS (Comparer et échanger), nous donnons également La clé spécifiée est configurée pour expirer. . Notre objectif principal de limitation de courant est de permettre à seulement un nombre N de requêtes d'accéder à mon programme de code dans une unité de temps. Donc, s'appuyer sur setnx peut facilement réaliser cette fonction.

Par exemple, si nous devons limiter 20 requêtes dans un délai de 10 secondes, nous pouvons alors définir le délai d'expiration à 10 lors du réglage de nx. Lorsque le nombre de setnx demandé atteint 20, l'effet de limitation actuel sera atteint. Le code est relativement simple et ne sera pas affiché.

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 notre. Redis Besoin de conserver N clés et autres problèmes

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Deuxième type : Données basées sur Redis structure zset

En fait, la chose la plus importante impliquée dans la limitation de courant est la fenêtre glissante. Il est également 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, la valeur reste unique. Généré avec l'UUID, 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 code est le suivant

public Response limitFlow(){
        Long currentTime = new Date().getTime();
        System.out.println(currentTime);
        if(redisTemplate.hasKey("limit")) {
            Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime -  intervalTime, currentTime).size();        // intervalTime是限流的时间 
            System.out.println(count);
            if (count != null && count > 5) {
                return Response.ok("每分钟最多只能访问5次");
            }
        }
        redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime);
        return Response.ok("访问成功");
    }

Le code ci-dessus peut obtenir l'effet de fenêtres coulissantes , et peut garantir au plus M requêtes toutes les N secondes. L'inconvénient est que la structure de données de zset deviendra de plus en plus grande. La méthode de mise en œuvre est relativement simple.

Troisième type : algorithme de bucket de jetons basé sur Redis

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

L'algorithme du seau de jetons mentionne le taux d'entrée et le taux de sortie lorsque le taux de sortie est supérieur au taux d'entrée. , alors c'est Limite de trafic 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. Si nous ne pouvons pas l'obtenir, le résultat. ce sera 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 le leftPop de List pour obtenir le jeton

// 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);
    }

Ensuite s'appuyer sur la tâche planifiée de Java est de pousser régulièrement le jeton dans la liste. Bien sûr, le jeton doit également être unique, donc j'utilise toujours l'UUID pour le générer

// 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());
    }

En résumé, ce n'est pas difficile à mettre en œuvre. le code au début. Pour ces méthodes de limitation de courant, nous pouvons ajouter le code ci-dessus à l'AOP ou filtrer pour limiter le flux actuel de l'interface et finalement protéger votre site Web.

Redis a en réalité de nombreuses autres utilisations. Son rôle n'est pas seulement la mise en cache et le verrouillage distribué. Ses structures de données ne sont pas seulement String, Hash, List, Set et Zset. Ceux qui sont intéressés peuvent suivre son algorithme GeoHash ; la structure des données de filtrage BitMap, HLL et Bloom (ajoutée après Redis 4.0, vous pouvez utiliser Docker pour installer redislabs/rebloom).

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