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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java redis滑动窗口计数限流是一种在高并发场景下控制请求流量的有效策略。通过 Redis 的高性能与 Java 的灵活性，滑动窗口计数限流能够动态监控请求，避免系统过载，确保业务的稳定性和用户体验。
### 背景定位
随着业务的发展，用户访问量日益增加，系统承受的压力也随之加大。这种情况下，传统的限流策略已经无法满足实时性和准确性的要求，滑动窗口计数限流应运而生。它能够灵活应对瞬时请求
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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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
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2023-11-07 08:27:17
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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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一：跳跃表 跳跃表是一种随机化的数据结构，在查找、插入和删除这些字典操作上，其效率可比拟于平衡二叉树（如红黑树），大多数操作只需要O(log n)平均时间，但它的代码以及原理更简单。 跳跃表基于有序单链表，在链表的基础上，每个结点不只包含一个指针，还可能包含多个指向后继结点的指针，这样就可以跳过一些不必要的结点，从而加快查找、删除等操作。如下图就是一个跳跃表： 跳跃表的插入和删除
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2023-08-10 11:14:22
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上文简单介绍过限流中的计数器法，详情参考：限流算法之计数器算法(Java实现)计数器法有个缺点就是临界问题。举个例子，我们限制每分钟调用接口不能超过1000次，用计数器法实现时，如果恶意用户在01：59秒一秒内发送1000次调用，又在02：01秒调用1000次，2秒内调用了2000次，这样就不能很好地限流了，也失去保护资源的作用。解决上面问题可以用滑动窗口，令牌桶或者漏桶算法，今天先用滑动窗口算法
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2023-09-01 11:48:27
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1、理论滑动窗口计算2、实践开发Flink程序开发步骤：获得一个执行环境加载/创建 初始化数据指定操作数据的 transaction 算子指定把计算好的数据放在哪调用execute()触发执行程序注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序。
延迟计算好处：可以开发复杂的程序，Flink可以将复杂的程序转成一个Plan，将Plan作为一个整体单元执
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2024-02-13 19:45:54
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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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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
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2023-11-06 19:32:45
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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
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2024-05-24 15:20:38
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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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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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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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# 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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# 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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# 滑动窗口限流 Java Redis Lua
## 什么是滑动窗口限流
在分布式系统中，为了保护系统不被过多的请求压力击垮，我们通常会使用限流来控制流量。滑动窗口限流是一种常见的限流算法，它通过对请求的时间窗口进行划分和计数，限制在某个时间窗口内的请求量。当超过限定的请求数时，我们就会拒绝一部分请求，从而保护系统免受过大的请求冲击。
## 滑动窗口限流原理
滑动窗口限流的原理很简单，它将
原创
2024-07-09 04:58:34
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常见的五种限流算法可简单概括为“两窗两漏一令牌”，下面将进行详细介绍：1. 固定窗口算法介绍固定时间周期划分时间为多个时间窗口，如：每10秒为一个时间窗口。在每个时间窗口内，每有一个请求，计数器加一。当计数器超过限制，丢弃本窗口之后的所有请求。当下一时间窗口开始，重置计数器。优点原理简单，固定窗口计数。缺点无法处理前后密集型请求，例如每秒限制100次，前最后一秒的10ms请求100次，后最后一
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2023-12-04 19:49:09
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计数器即：通过原子计数的方式实现限流 问题：没有很好的处理单位时间的边界滑动窗口滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓滑动窗口（Sliding window）是一种流量控制技术，这个词出现在 TCP 协议中。滑动窗口把固定时间片进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，固定数量的可以移动的格子，进行计数并判断阀值。滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓滑动窗口（Sliding window）
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2024-08-10 08:36:06
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Springboot框架中使用 Redis + Lua 脚本进行限流功能限流是一种用于控制系统资源利用率或确保服务质量的策略。在Web应用中，限流通常用于控制接口请求的频率，防止过多的请求导致系统负载过大或者防止恶意攻击。什么是限流？限流是一种通过限制请求的速率或数量，以防止系统被过度使用或滥用的策略。它可以帮助维护系统的稳定性、可用性和性能。限流的目标通常是平滑请求流量，防止短时间内过多的请求对
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2024-09-20 09:56:36
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