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這篇文章主要介紹如何實現API接口限流，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
同樣，在互聯網行業中，也存在這樣得場景，我們把它稱為——限流，為什么要限流呢，原因如下：
在系統上線初期，用戶量和訪問量不大得時候，一般部署幾臺應用服務器，數據庫做一個讀寫分離就基本上抗得住，但隨著時間的推移，業務的發展，用戶量和日活得增加，系統所承受的壓力越來越大，我么都知道，應用服務器擴容很方便，但數據庫擴容就有些麻煩，如果請求數據庫的量太大的話，或者遇到惡意攻擊，數據庫極有可能宕機，最后導致整個網站不可用。
為了避免這樣的事情發生，我們通常要限制住用戶的請求次數。對于合法的用戶，我們要限制單位時間內用戶調用接口的次數，對于惡意攻擊者，直接將他放入黑名單中。
我們通常用Redis中的zset數據結構來做限流。由于zset底層是用跳躍表存儲數據的，按score字段從小到大排序，我們可以把時間戳存入score字段。隨著時間的流逝，把每一次請求的時間戳存入score中，而member呢？隨便存儲什么無所謂啦，但不要存儲太大的數據。如下圖：
假如我們要求接口的調用一分鐘不能超過100次，那么圖中橙色矩形區域是一個時間段范圍內的時間窗口，矩形的有邊框是當前時間，它隨著時間的流逝一點一點向右移動，矩形左邊框是1min前，矩形的寬度就是1min。我們通過Redis的zcount命令很容易計算出這個時間范圍內的數據量，如果數據量超出100，說明用戶請求的太快了，應該進行限流的操作。下面來看一段簡單的代碼：
/*** 基于zset限流* @param key redis key* @param maxCount 指定時間內最大通過個數* @param timeRange 時間窗范圍，單位：秒* @return 是否可以繼續請求*/public static boolean rateLimiterByZset(String key,int maxCount,int timeRange){try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {long currentTime = new Date().getTime(); //當前時間戳long secondTime = currentTime-timeRange*1000; //second秒前的時間戳long memberCount = jedis.zcount(key,secondTime,currentTime);if(memberCount >= maxCount){return false;}jedis.zadd(key,currentTime,currentTime+"");//刪除時間框外的數據，因為它們已經沒有用了jedis.zremrangeByScore(key,0,secondTime);}return true;}
哈哈，就這么簡單。有一點要注意的是，請大家及時刪除時間框（也就是上圖中左邊框外）范圍外的數據，因為它們已經沒有用了，留著非常消耗內存資源。
大家會不會有這樣的疑問：對zset操作這么頻繁，會不會有性能上的問題呀？其實大家不必太擔心，畢竟Redis的數據結構都是經過精心設計的，性性能很高，大家可以參考小編的這篇文章，來學習Redis的數據結構。
從數據存儲角度分析Redis性能為何如此高
劉蒞，公眾號：向代碼致敬從數據存儲角度分析Redis性能為何如此高
測試程序和輸出效果如下：
@Test public void test1() throws Exception{ int i = 1; while(true){ Thread.sleep(5); boolean flag = RedisRateLimiter.rateLimiterByZset("keysss",10,1); if(flag){ System.out.println("第"+i+"個請求成功"); }else{ System.out.println("第"+i+"個被限流"); } i++; } }
第1個請求成功第2個請求成功第3個請求成功第4個請求成功第5個請求成功第6個請求成功第7個請求成功第8個請求成功第9個請求成功第10個請求成功第11個被限流第12個被限流...第42個被限流第43個被限流第44個請求成功第45個請求成功第46個請求成功第47個請求成功第48個請求成功第49個請求成功第50個請求成功第51個請求成功第52個請求成功第53個請求成功第54個被限流第55個被限流...
以上是“如何實現API接口限流”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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