Java实现Redis限流
什么是限流？
在高并发场景下，为了保护系统的稳定性和可用性，我们需要对请求进行限流。限流是指根据系统的处理能力，对请求进行控制，防止系统的处理能力被耗尽，保证系统的正常运行。常见的限流算法有令牌桶算法和漏桶算法。
Redis限流方案
Redis是一个高性能的内存数据库，因其支持高并发和快速存取的特性，被广泛应用于限流场景中。下面我们将介绍如何使用Redis实现一个基于令牌桶算法的限流器。
令牌桶算法
令牌桶算法是一种常见的限流算法，它基于一个令牌桶，桶中存放着令牌。当请求到达时，需要获取一个令牌才能继续执行，否则需要等待。令牌的生成速率和桶中令牌的数量是限流的关键参数。
Redis实现令牌桶限流器
下面是一个使用Redis实现令牌桶限流器的示例代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RateLimiter {
private Jedis jedis;
private String key;
private int capacity;
private double rate;
public RateLimiter(String host, int port, String key, int capacity, double rate) {
this.jedis = new Jedis(host, port);
this.key = key;
this.capacity = capacity;
this.rate = rate;
}
public boolean allowRequest() {
long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
double currentTokens = jedis.zscore(key, "tokens");
if (currentTokens == null) {
currentTokens = capacity;
}
double refillTime = jedis.zscore(key, "refillTime");
if (refillTime == null) {
refillTime = currentTimestamp;
}
double tokensToAdd = (currentTimestamp - refillTime) * rate / 1000;
double newTokens = Math.min(capacity, currentTokens + tokensToAdd);
jedis.zadd(key, currentTimestamp, "refillTime");
jedis.zadd(key, newTokens, "tokens");
if (newTokens < 1) {
return false;
} else {
jedis.zadd(key, currentTimestamp, "lastRequestTime");
jedis.zincrby(key, -1, "tokens");
return true;
}
}
}
在上述示例代码中，RateLimiter类封装了限流器的逻辑。通过调用allowRequest方法判断是否允许当前请求通过。该方法首先从Redis中获取当前令牌桶中的令牌数量和最后一次补充令牌的时间。然后根据当前时间和补充速率计算要补充的令牌数量，更新令牌桶中的令牌数量和最后一次请求的时间。最后判断令牌数量是否大于等于1，如果是，则允许请求通过，并相应地减少令牌数量。
状态图
下面是该限流器的状态图：
stateDiagram
[*] --> CheckTokens
CheckTokens --> [*]
CheckTokens --> AllowRequest
AllowRequest --> [*]
在状态图中，初始状态为 *，表示等待请求。从等待请求状态进入CheckTokens状态，表示检查令牌数量。如果令牌数量充足，则进入AllowRequest状态，表示允许请求通过。否则，返回等待请求状态。
使用示例
下面是使用该限流器的示例代码：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter("localhost", 6379, "myRateLimiter", 100, 10);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
if (rateLimiter.allowRequest()) {
System.out.println("Allow request");
} else {
System.out.println("Reject request");
}
}
}
}
在上述示例代码中，我们创建了一个RateLimiter实例，设定了每秒钟可以处理10个请求的限流器。然后循环20次，调用allowRequest方法判断是否允许请求通过，并打印相应的
