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
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
# 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
502阅读
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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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
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
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）
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
【背景】 公司在海外的业务没有自建机房，而是使用了aws的服务，型号是r4.4xlarge。 但是，部署在aws上的redis集群，经常遇到某个实例耗时抖动比其他实例厉害，但是cpu、mem、网络等指标都较低的情况。 于是开启了一场漫长的
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2023-07-09 19:44:57
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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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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
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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有时候我们会对接一个弱鸡后端服务，只能支持很低的并发量。为了防止世界被破坏，我们需要对用户请求做限流，避免后端服务被打垮。限流器有多种算法，比较常用的如令牌桶、漏桶、滑动窗口等。本文讲的是滑动窗口算法。滑动窗口算法限流最适合的需求场景，就是X秒内，最多允许Y个请求。用漏桶和令牌桶算法我还没想出来应该咋能精确实现这一需求。滑动窗口的原理网上一搜一大堆，这里就不描述了。我们直接来讲：实现方法如何定义限
滑动窗口原理
TCP 滑动窗口作用：1. 提供TCP可靠性：对发送的数据进行确认
2. 流量控制：窗口
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
redisson 限流实战开发 文章目录redisson 限流实战开发限流注解实战代码依赖注入注入配置 RedissonClient注解定义注解切面Manager 类提供具体通用功能配置式限流核心代码动态限流完整版本代码建表 sqlRedisLimiterManagerRateLimitRateLimiterAllocationController使用总结坑 限流场景一般用于高并发,或者接口成本
# 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
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
