问题描述限流的目的主要是控制用户行为，避免垃圾请求，比如在一些社区论坛中，用户的发帖，回复、点赞等行为都要严格受控。一般要严格限定某行为在规定时间内被运行的次数，超过了次数就是非法行为。对非法行为做相应的处理。 一般在应用场景中，会限制用户的某个行为在规定的时间内只能允许发生N次。解决方案使用滑动时间窗口（定宽），只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都可以砍掉。zset中的value没有什么实际
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2023-11-11 14:56:59
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在科技飞速发展的今天，每天都会产生大量新数据，例如银行交易记录，卫星飞行记录，网页点击信息，用户日志等。为了充分利用这些数据，我们需要对数据进行分析。在数据分析领域，很重要的一块内容是流式数据分析。流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需要考虑的问题是吞吐量和批处理的大
# Redis滑动时间窗口
在实时数据分析和监控系统中，滑动时间窗口是一种常见的技术，用于计算和统计在给定时间范围内的数据。Redis作为一个高性能的内存数据库，提供了一些功能和数据结构来实现滑动时间窗口的计算。
## 什么是滑动时间窗口？
滑动时间窗口是指在一段时间内，以固定的间隔滑动的时间窗口。比如，我们可以定义一个5分钟的滑动时间窗口，每1分钟滑动一次，这样可以计算在过去5分钟内的数据
原创
2023-07-28 06:57:58
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clc;
clear;
% 此脚本中对于选取的时间阈值进行判断
data = xlsread('整理完的数据.xlsx','9-27X');
% 获取SO2均值数据 CO2均值数据
[datar,datac] = size(data);
avgSO2 = data(:,datac - 1);
avgCO2 = data(:,datac);
[avgSO2r,avgSO2c] = siz
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2023-06-13 09:24:36
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分布式三大利器随着业务的发展壮大，对后端服务的压力也会越来越大，为了打造高效稳定的系统， 产生了分布式，微服务等等系统设计，因为这个原因，设计复杂度也随之增加，基于此 诞生了高并发系统三大利器限流，缓存，降级/熔断。 限流:缓存：降级和熔断比较类似，都是属于过载保护机制，但是实现上有着如下区别降级:熔断: 限流的必要性本文主要介绍第一利器限流，后续会有详细的文
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2024-01-29 00:32:14
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在现代分布式应用中，使用 Redis 来实现滑动时间窗口计数是一种常见的做法。滑动时间窗口计数的主要目的是能够在任意时刻有效地计算过去一定时间段内的事件数量。在这篇文章中，我将详细记录如何利用 Redis 来实现这一功能，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成等方面的内容。
## 环境配置
首先，我们需要配置环境以便运行 Redis。我们通常使用 Docker 来部署
滑动时间窗口在高并发场景下的实现，尤其是使用 Redis 这种高性能缓存系统，能显著提升系统的响应能力和稳定性。滑动时间窗口通常用于限流、日志分析等场景。在这篇文章中，我们将详细探讨如何用 Redis 实现滑动时间窗口的功能。
### 背景描述
在许多在线系统中，我们经常面临需要对请求进行限流的挑战。限流的需求主要是为了防止恶意用户或异常流量对系统造成过大压力。滑动时间窗口是一种高级的限流策略
# Gateway Redis 滑动时间窗口介绍
滑动时间窗口算法是一种广泛应用于流量控制和请求速率限制的技术，特别是在分布式系统中，如微服务架构。Redis因其高性能、易用性和支持多种数据结构，成为实现滑动时间窗口的理想选择。本文将讲解滑动时间窗口的基本概念，并通过代码示例帮助理解这一技术。
## 滑动时间窗口的概念
在滑动时间窗口中，我们将时间轴分为若干个等长的时间段，每个时间段内允许处
0 Redis发布与订阅模式订阅频道channel_01127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE channel_01向指定频道发布127.0.0.1:6379> PUBLISH channel_01 "info1"发布消息后，订阅的命令行窗口会展示新的消息127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE channel_01
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限流需求：同一用户1分钟内登录失败次数超过3次，页面添加验证码登录验证，即限流的思想。常见的限流算法：固定窗口计数器；滑动窗口计数器；漏桶；令牌桶。本篇选择的滑动窗口计数器redis 有序集合（zset）特性Redis 有序集合(sorted set)和集合(set)一样都是元素的集合，不允许重复的元素，但不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数(score)。redis 正是通过分
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2023-10-20 21:43:01
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环境说明：redis源码版本 5.0.3；我在阅读源码过程做了注释，git地址：https://gitee.com/xiaoangg/redis_annotation 如有错误欢迎指正 参考书籍：《redis的设计与实现》 目录serverCron时间事件一.更新服务器时间缓存二.更新LRU时钟三.增加操作采样信息四.更新服务器内存峰值记录五.处理SIGTERM信号六.管理客户端资源七.管理数据库
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2024-06-02 20:53:48
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简介通过将有序集合的部分节点分层，由最上层开始一次向后查找，如果本层的next节点大于要查找的值或next节点为NULL，则从本节点开始，降低一层继续向后查找，依次类推，如果找到则返回节点；否则返回NULL。采用该原理查找节点，在节点数量比较多时，可以跳过一些节点，查询效率大大提升，这就是跳跃表的基本思想。跳跃表的实现过程跳跃表有如下性质：跳跃表由很多层结构跳跃表有一个头节点，头节点中有一个64层
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2023-06-02 14:24:02
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算法原理滑动窗口算法是一种基于双指针（又称滑动窗口）的算法，是一种常用的数据处理算法，通常用于解决数组或字符串中的子数组或子串问题。
滑动窗口算法的基本思想是使用两个指针left和right来定义一个窗口，窗口内包含满足特定条件的元素子序列，然后不断移动指针left和right来滑动窗口，以找到相应的子序列。滑动窗口算法的具体步骤如下：初始化左指针left和右指针right，使它们都指向序列的起始
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2023-09-04 14:43:12
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限流模块主要是三种限流的算法+aop实现@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Import({RedisBloomFilterRegistar.class, RedisLimiterRegistar.class})
public @interface EnableRedisAux {
String[
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2024-06-03 21:49:21
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一、前言我们常常使用滑动窗口实现限流操作，在单机时我们经常放在内存中实现，而在做全局接口限流时，我们除了可以通过查询接口调用记录外，还可以通过依赖redis实现的滑动窗口进行，比如限制1分钟可调用1000次，一小时可调用10000次。二、滑动窗口的基本要素和操作1、一个固定长度的循环队列2、每个时间片的时长，可以是按秒、分、时。。。3、每个时间窗口长度，由多个时间片组成一个时间窗口，也就是所需的一
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2024-05-15 20:33:40
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# 滑动时间窗口算法的 Redis 实现指南
在进行流量控制、日志统计等需求时，滑动时间窗口算法是一种常用的解决方案。Redis 因其性能高、支持并发访问而被广泛应用于实现该算法。本文将带你一步步来理解如何在 Redis 中实现滑动时间窗口算法。
## 整体流程
在开始之前，我们可以概括实现该算法的流程，整理成一个结构清晰的表格：
| 步骤 | 描述
文章目录事务性质用法事务中的错误命令排队入队错误命令执行错误为什么Redis不支持回滚DISCARD命令队列WATCH实现乐观锁Redis脚本和事务 相关命令 MULTI EXEC DISCARD WATCH UNWATCH事务事务是一组命令的集合。3性质事务中的所有命令都被序列化并顺序执行。在Redis事务的执行过程中，永远不会发生另一个客户端发出的请求（命令不会加塞）。所有命令都将被执行，或
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2024-06-04 07:42:59
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滑动窗口目的：减少while循环的次数 目标题型：数组定长问题，比如求数组中k个数为一组最大的和/最小的和 例子： 给定一个数组，数组中三个数为一组，求最大和。 常规方法：将指针指向数组的第一位，求该元素和后两个元素的和；然后移动指针到第二位，求和；直到数组的最后三位求和为止。这样做每次都是三个数相加，会有重复的相加过程，比如第一轮和第二轮求和都要将第二位和第三位数相加。 滑动窗口法：第一轮求前三
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2024-06-13 11:12:01
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本文目的在学习阿里开源框架sentinel后，为加深对滑动时间窗口的理解，故自己实现简单接口限流。SentinelSentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。Sentinel的一切功能都是以流量统计为基础。基于滑动时间窗口实现秒级的流量统计。滑动时间窗口Sentinel以
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2023-09-26 21:04:48
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什么是时序数据 时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同类的，要求具有可比性。简单的来说，就是按照时间为索引的数据列。如何使用时序数据  
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2023-10-31 13:19:51
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