什么是跳表跳表全称为跳跃列表，它允许快速查询，插入和删除一个有序连续元素的数据链表。跳跃列表的平均查找和插入时间复杂度都是O(logn)。快速查询是通过维护一个多层次的链表，且每一层链表中的元素是前一层链表元素的子集（见右边的示意图）。一开始时，算法在最稀疏的层次进行搜索，直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间。这时，算法将跳转到下一个层次，重复刚才的搜索，直到找到需要查找的元素为止。假设我们
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2023-12-02 13:04:45
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# Redis ZSET滑动窗口计数实现指南
## 1. 概述
在本指南中，我将教会你如何使用Redis的有序集合（ZSET）来实现滑动窗口计数。滑动窗口计数是一种常用的技术，用于统计在给定时间窗口内某个事件的发生次数。
## 2. 整体流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个有序集合用于存储计数数据 |
| 2 |
原创
2023-12-07 11:59:06
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# 使用 Redis Zset 实现滑动窗口
## 概述
在现代应用中，滑动窗口（Sliding Window）技术常用于控制请求流量、监控实时数据和实现时间序列数据存储。Redis 的有序集合（Zset）提供了高效的方式来实现滑动窗口。本文将逐步介绍如何使用 Redis Zset 来实现滑动窗口。
## 实现流程
首先，我们需要了解实现滑动窗口的基本流程。以下是我们将要进行的步骤：
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原创
2024-08-29 03:55:01
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接口限流背景：在做网站的时候经常会遇到恶意访问或者被攻击的安全问题，从而导致服务器宕机或者影响网站正常运营。所以接口限流就应运而生了。基于redis的接口限流我们了解到redis中有着5种常见的数据类型，String、Hash、List、Set、ZSet，今天我们就要用到其中的ZSet来做接口限流这是比较简单的一种方式。其中ZSet中有一个方法，zcountzcount用法zcount 集合的名字
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2023-08-23 18:59:59
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# 滑动窗口计数
在实际的系统开发中，经常会遇到需要统计一段时间内某个事件发生的次数的场景。这就涉及到了滑动窗口计数的概念。滑动窗口计数是一种用于统计某个事件在一段时间内的频率的方法，通过设置一个固定大小的窗口，在窗口内进行计数，并随着时间的推移不断滑动窗口，保持实时更新。
## Redis实现滑动窗口计数
Redis是一个高性能的内存数据库，支持丰富的数据类型和功能，非常适合用于实现滑动窗
原创
2024-03-02 05:25:43
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1. 引言二分查找是一个非常简单而实用的算法，其算法基本思想是在一个有序数组中查找某个元素时，通过对比数组中间位置元素与目标元素来淘汰数组中一半的元素，达到高效查找元素的算法目标。但是，二分查找是一个基于数组存储结构的算法，众所周知，数组是一个随机访问的性能卓越，但随机插入、删除元素的性能就比较差，只有 O(n) 时间复杂度，因此上述二分查找算法也存在原始数据不易增删的问题。
限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比如在UGC 社区，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允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为，业务必须规定适当的惩处策略。如何使用 Redis 来实现简单
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2023-11-25 17:32:11
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# Redis实现滑动窗口计数
滑动窗口计数是一种常用的计数方法，用于记录在指定时间范围内的事件发生次数。在大规模系统中，滑动窗口计数广泛应用于流量控制、请求限制等场景中。本文将介绍如何使用Redis实现滑动窗口计数，并提供Java代码示例。
## 什么是滑动窗口计数
滑动窗口计数是一种基于时间的计数方法，它将时间划分为固定大小的窗口，并在每个窗口中记录事件发生的次数。随着时间的推移，窗口会
原创
2023-08-22 07:27:34
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# Redis ZSet滑动窗口限流
在现代网络服务中，限流是重要的策略之一，可以有效防止系统过载或滥用资源。Redis作为一个高性能的内存数据库，提供了高效的限流机制。本文将介绍如何使用Redis ZSet（有序集合）实现滑动窗口限流，并提供相关的代码示例与序列图。
## 什么是滑动窗口限流？
滑动窗口限流是一种基于时间的限流策略。与固定窗口限流不同，滑动窗口允许在任意时间内进行请求，并对
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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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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前言在讲解滑动时间窗之前，有个问题可以思考一下，如何统计当前时间服务的QPS呢？博主在前公司的时候，他们是这么设计的，在分布式环境下，列如当前时间 2021-9-13 23：12：10， 那么解析成key = 2021-9-13-23-12-10,并通过这个key查询redis，获取一个整型的统计值，并执行incr自增。当到下一个时间2021-9-13 23：12：11，则生成key=2
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2023-09-08 08:40:13
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时间窗口算法又名滑动时间算法，所谓的滑动时间算法指的是以当前时间为截止时间，往前取一定的时间，比如取60s的时间，在这60s时间内最大的访问数为100。此时算法的执行逻辑为，先清除这60s 之前的所有请求记录，再计算当前集合内请求数是否大于设定的最大请求数100，如果大于100则执行限流拒绝策略，否则插入本次请求记录并返回可以正常执行的标识给客户端。滑动时间窗口如下图所示：其中每一个小格子代表10
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2023-11-06 15:48:22
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一、redis set nx实现限流 比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间为当前时间戳+10s，使用set nx 设置20个互不相同的key，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。 当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保
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2023-07-28 13:21:31
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一：Redis数据结构之跳跃表跳跃表是一个有序的数据结构，它可以通过跳跃表节点维持的多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问的目的，是一种可以作为代替平衡树的数据结构。而且跳跃表的实现相对更简单一点。Redis使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，如果一个有序集合的元素数量比较多，又或者有序集合的成员是比较长的字符串时，则Redis就会用跳跃表。（说白了就是为了提高查找效率）二：跳跃表的实现re
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2023-08-07 14:22:23
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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
滑动窗口算法 滑动窗口算法作为限流算法之一，运用非常广泛，最经典的运用当属于TCP协议的滑动窗口算法，加上拥塞控制，从而保证了高效的可靠传输，让世界得以互联（虽然我身处墙域网），让我等有口饭吃。 说回正题，这里要讨论的仅仅是滑动窗口算法，生产上有这样的场景，业务上需要调用第三方，例如，我们需
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2024-02-29 23:47:30
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1、大家可以先看我的单台Redis安装教程，链接在此点击Redis在CentOS for LInux上安装详细教程2、第一台redis配置，是正常配置。作为MASTER主服务器，第二台redis的配置文件中 加 一行代码 slaveof 主redis的IP 6379 例如我的主redis的ip是192.168.1.2&nbs
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2023-10-12 21:22:09
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在网上搜滑动时间窗口限流算法，大多都太复杂了，本人实现了个简单的，先上代码：packagecn.dijia478.util;importjava.time.LocalTime;importjava.util.LinkedList;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Random;importjava.util.concu
滑动窗口计数有很多使用场景，比如说限流防止系统雪崩。相比计数实现，滑动窗口实现会更加平滑，能自动消除毛刺。 滑动窗口原理是在每次有访问进来时，先判断前N个单位时间内的总访问量是否超过了设置的阈值，并对当前时间片上的请求数+1。 上图每一个格式表示一个固定的时间（比如1s），每个格子一个计数器，要获取前3s的请求量，就是对当前时间片i ~ i-2的时间片上计数器进行累加。 这种
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2023-08-29 17:46:36
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