1. 介绍 目前主流的限流算法：令牌、漏桶、滑动窗口。Nginx都实现了漏桶算法，Springcloud Gateway和Guava Ratelimiter实现了令牌桶，阿里的 Sentinel实现了滑动窗口。1.1 为什么需要限流大量正常用户高频访问导致服务器宕机恶意用户高频访问导致服务器宕机网页爬虫 ,对于这些情况我们需要对用户的访问进行限流访问1.2
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
限流需求背景：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，也即是限流的思想。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 zset特性Redis 有序集合(sorted set)和集合(set)一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数(score)。red
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2023-09-02 10:43:50
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Redis是一个开源的高性能键值存储系统，常被用于缓存、队列和实时数据分析等场景。在实际应用中，我们经常需要对请求进行限流，以保护后端服务免受过多的并发请求，避免系统崩溃或者服务质量下降。本文将介绍如何使用Redis实现滑动窗口限流算法。
## 滑动窗口限流算法简介
滑动窗口限流算法是一种基于时间窗口的限流算法。它将时间分割成多个固定大小的窗口，在每个窗口内，统计请求的数量并与限流阈值进行比较
1、滑动窗口算法滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期（窗口），分别记录每个小周期内访问次数，然后根据时间将窗口往前滑动并删除过期的小时间窗口。最终只需要统计滑动窗口范围内的所有小时间窗口总的计数即可，如下图所示 将一分钟拆分为4个小时间窗口，每个小时间窗口最多能够处理25个请求。并且通过虚线框表示滑动窗口的大小（当前窗口的大小是2，也就是在这个窗口内最多能够处理50个请求）。同时滑动窗口会随着
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
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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1.常见限流算法计数器算法在指定周期内累加访问次数，当访问次数达到阈值时触发限流，当进入下一个时间周期时进行访问次数的清零。问题：临界问题，相邻两个周期时间段内访问次数可能超出限制，但并未限流。滑动窗口算法在固定窗口中分割出多个小时间窗口，然后根据时间将窗口向前滑动并删除过期的小时间窗口，最终只统计滑动窗口范围内的所有小时间窗口总的计数。令牌桶限流算法固定大小的令牌桶(即限制最大请求量)系统以恒定
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
# Java redis实现滑动窗口限流
## 1. 概述
滑动窗口限流是一种常用的限流算法，通过在一段时间内限制请求的数量来保护系统免受过载的影响。本文将介绍如何使用Java和Redis实现滑动窗口限流。
## 2. 流程概览
下表概述了实现滑动窗口限流的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建Redis连接 | 使用Jedis或Lettuce等库创建与R
原创
2023-08-14 13:53:14
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redis 常见面试内容，缓存穿透、缓存雪崩 、缓存击穿一、缓存穿透：本质：查询缓存中没有的数据，流量直接到了mysql造成这种现象的情况分多种 ，可以是黑客攻击，笔者遇到过有人利用技术手段获取系统中注册手机号信息。 可以是系统调用出错。 也可以是数据逻辑错误。举个例子：对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。 黑客发出的那 4000 个攻击，缓存中
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2023-08-04 17:13:48
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# Redis滑动窗口限流实现指南
## 概述
在分布式系统中，为了保护服务的稳定性和可靠性，我们通常需要对请求进行限流处理。滑动窗口限流是一种常用的限流算法，它可以平滑地限制请求的流量，防止系统因过载而崩溃。
本文将介绍如何使用Redis实现滑动窗口限流，并分为以下几个步骤进行讲解。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 初始化计数器
初始化
原创
2023-09-09 03:15:26
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Redis数据结构之流Redis的流Redis流的存储结构流命令速查表命令详解XADD命令流元素的ID不完整的流ID流元素ID的限制自动生成元素ID限制流的长度XTRIM命令XDEL命令XLEN命令XRANGE 、XREVRANGE命令对流进行迭代以逆序的方式访问流XREAD命令从多个流中获取大于指定ID的元素迭代流阻塞获取新出现的元素消费者组XGROUP CREATE命令读取消费者组消费者消息
基于Springboot + aop + Lua 的Redis 分布式限流器一、什么是限流？为什么要限流？二、限流方案1、计数器2、漏桶算法3、令牌桶算法4、Redis + Lua5、网关限流三、Redis + Lua 限流实现1、环境准备2、引入依赖包3、配置application.yml4、配置RedisTemplate实例限流类型枚举类5、自定义注解6、切面代码实现7、控制层实现8、测试四
基于Redis的限流系统的设计，主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计；在实现方面，算法使用的是令牌桶算法来，访问Redis使用lua脚本。1、概念 限流是对系统的出入流量进行控制，防止大流量出入，导致资源不足，系统不稳定。 限流系统是对资源访问的控制组件，控制主要的两个功能：限流策略和熔断策略，对于熔断策略，不同的系统有不同的熔断策略诉求，有的系统希望直接拒绝、有的系统希望排队等待、
跳跃表概述跳跃表的实现跳跃表节点-zskiplistNode层(level)前进指针(forward)跨度(span)后退指针(backward)分值(score) 和 成员(obj)跳跃表-zskiplist跳跃表API跳跃表的查询跳跃表的插入跳跃表的删除 概述跳跃表（skiplist） 是一种 有序数据结构，它通过 在每个节点中 维持多个 指向其他节点的指针，从而达到 快速访问节点 的 目的
跳跃表跳跃表概述跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构， 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针， 从而达到快速访问节点的目的。Redis 使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一： 如果一个有序集合包含的元素数量比较多， 又或者有序集合中元素的成员（member）是比较长的字符串时， Redis 就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现。Redis 跳跃表的实现跳跃表是一种可以对有序链
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
提醒注意本文不是个人测试，而是已经应用在线上，自定义限流组件代码。可以在线上推广使用。无需惧怕量级。采用了计数器+滑动窗口配合实现， 借鉴了著名的 Sentinel 滑动窗口思想：需求描述按照 每小时，每分钟，每秒 维度 进行分布式限流。 效果展示首先来看下压测jmeter配置：每秒200个线程访问限流接口，无限循环下去。后台设置的接口限流条件为： 5次/每秒 ，代码：观察后台输出情况：
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2023-08-10 11:19:29
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TCP滑动窗口：如果发送方把数据发送得过快，接收方可能会来不及接收，这就会造成数据的丢失。所谓流量控制就是让发送方的发送速率不要太快，要让接收方来得及接收。利用滑动窗口机制可以很方便地在TCP连接上实现对发送方的流量控制。滑动窗口实现了TCP流控制。首先明确滑动窗口的范畴：TCP是双工的协议，会话的双方都可以同时接收和发送数据。会话的双方都各自维护一个发送窗口和一个接收窗口。各自的接收窗口大小取决
