redis本身可以限流麼

當然，限流有許多種實現的方式，Redis具有很強大的功能，我用Redis實踐了三種的實現方式，可以較為簡單的實現其方式。 Redis不只是可以做限流，還可以做資料統計，附近的人等功能。

第一種：基於Redis的setnx的操作                       （推薦學習：Redis視頻教程）

我們在使用Redis的分散式鎖的時候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的時候，同時給指定的key設定了過期時間（expire），我們在限流的主要目的就是為了在單位時間內，有且僅有N數量的請求能夠存取我的代碼程式。 所以依靠setnx可以很輕鬆的做到這方面的功能。

例如我們需要在10秒內限定20個請求，那麼我們在setnx的時候可以設定過期時間10，當請求的setnx數量達到20時候即達到了限流效果。

當然這種做法的弊端是很多的，例如當統計1-10秒的時候，無法統計2-11秒之內，如果需要統計N秒內的M個請求，那麼我們的Redis中需要維持N個key等等問題

第二種：基於Redis的資料結構zset

其實限流涉及的最主要的就是滑動窗口，上面也提到1-10怎麼變成2-11。其實也就是起始值和末端值都各 1即可。

而我們如果用Redis的list資料結構可以輕易的實作該功能

我們可以將請求打造成一個zset數組，當每一次請求進來的時候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用當前時間戳表示，因為score我們可以用來計算當前時間戳記之內有多少的請求數量。

而zset資料結構也提供了range方法讓我們可以很輕易的取得到2個時間戳內有多少請求

第三種：基於Redis的令牌桶演算法

提到限流就不得不提到令牌桶演算法了。令牌桶演算法又稱為水桶演算法，具體可以參考度娘的解釋  令牌桶演算法

令牌桶演算法提及到輸入速率和輸出速率，當輸出速率大於輸入速率，那麼就是超出流量限制了。

也就是說我們每訪問一次請求的時候，可以從Redis取得一個令牌，如果拿到令牌了，那就表示沒超出限制，而如果拿不到，則結果相反。

依賴上述的思想，我們可以結合Redis的List資料結構很輕易的做到這樣的程式碼

依賴List的leftPop來取得令牌

// 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);
    }

再依賴Java的定時任務，定時往List中rightPush令牌，當然令牌也需要唯一性，所以我這裡還是用UUID進行了生成

// 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());
    }

#上，程式碼實現起始都不是很難，針對這些限流方式我們可以在AOP或filter中加入以上程式碼，用來做到介面的限流，最終保護你的網站。 更多Redis相關技術文章，請造訪

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