这篇文章主要介绍如何实现API接口限流，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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同样，在互联网行业中，也存在这样得场景，我们把它称为——限流，为什么要限流呢，原因如下：
在系统上线初期，用户量和访问量不大得时候，一般部署几台应用服务器，数据库做一个读写分离就基本上抗得住，但随着时间的推移，业务的发展，用户量和日活得增加，系统所承受的压力越来越大，我么都知道，应用服务器扩容很方便，但数据库扩容就有些麻烦，如果请求数据库的量太大的话，或者遇到恶意攻击，数据库极有可能宕机，最后导致整个网站不可用。
为了避免这样的事情发生，我们通常要限制住用户的请求次数。对于合法的用户，我们要限制单位时间内用户调用接口的次数，对于恶意攻击者，直接将他放入黑名单中。
我们通常用redis中的zset数据结构来做限流。由于zset底层是用跳跃表存储数据的，按score字段从小到大排序，我们可以把时间戳存入score字段。随着时间的流逝，把每一次请求的时间戳存入score中，而member呢？随便存储什么无所谓啦，但不要存储太大的数据。如下图：
假如我们要求接口的调用一分钟不能超过100次，那么图中橙色矩形区域是一个时间段范围内的时间窗口，矩形的有边框是当前时间，它随着时间的流逝一点一点向右移动，矩形左边框是1min前，矩形的宽度就是1min。我们通过Redis的zcount命令很容易计算出这个时间范围内的数据量，如果数据量超出100，说明用户请求的太快了，应该进行限流的操作。下面来看一段简单的代码：
/** * 基于zset限流 * @param key redis key * @param maxCount 指定时间内最大通过个数 * @param timeRange 时间窗范围，单位：秒 * @return 是否可以继续请求 */ public static boolean rateLimiterByZset(String key,int maxCount,int timeRange){ try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) { long currentTime = new Date().getTime(); //当前时间戳 long secondTime = currentTime-timeRange*1000; //second秒前的时间戳 long memberCount = jedis.zcount(key,secondTime,currentTime); if(memberCount >= maxCount){ return false; }
jedis.zadd(key,currentTime,currentTime+""); //删除时间框外的数据，因为它们已经没有用了 jedis.zremrangeByScore(key,0,secondTime); } return true; }
哈哈，就这么简单。有一点要注意的是，请大家及时删除时间框（也就是上图中左边框外）范围外的数据，因为它们已经没有用了，留着非常消耗内存资源。
大家会不会有这样的疑问：对zset操作这么频繁，会不会有性能上的问题呀？其实大家不必太担心，毕竟Redis的数据结构都是经过精心设计的，性性能很高，大家可以参考小编的这篇文章，来学习Redis的数据结构。
刘莅，公众号：向代码致敬从数据存储角度分析Redis性能为何如此高
测试程序和输出效果如下：
@Test public void test1() throws Exception{ int i = 1; while(true){ Thread.sleep(5); boolean flag = RedisRateLimiter.rateLimiterByZset("keysss",10,1); if(flag){ System.out.println("第"+i+"个请求成功"); }else{ System.out.println("第"+i+"个被限流"); } i++; } } 第1个请求成功第2个请求成功第3个请求成功第4个请求成功第5个请求成功第6个请求成功第7个请求成功第8个请求成功第9个请求成功第10个请求成功第11个被限流第12个被限流...第42个被限流第43个被限流第44个请求成功第45个请求成功第46个请求成功第47个请求成功第48个请求成功第49个请求成功第50个请求成功第51个请求成功第52个请求成功第53个请求成功第54个被限流第55个被限流...
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