redis限流滑动窗口，redisson限流器

redis+nodejs实现限流的三种方式

综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。

利用 Redis 令牌桶算法进行限流。和 Guava RateLimiter 的名字类似，但两者不一样。hystrix 插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现。使用信号量的方式来处理请求，基于 Netflix/Hystrix 来实现的。

在Spring Cloud Gateway中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作。

常用的消息队列有哪些？RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq。甚至现在部分NoSQL也可做消息队列，如Redis。

分布式解决方案之:限流

为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。

API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看）。

redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。

【5分钟背八股】滑动时间窗口算法是什么?

1、随着时间的推移，滑动窗口也随着时间往前移动，比如上图开始时，窗口是0：00到0：30的这个范围，过了15秒后，窗口是0：15到0：45的这个范围，窗口中的请求重新清零，这样就很好的解决了计数器算法的临界值问题。

2、+2=3 2+3=5 3+5=8 5+8=13 8+13=21 13+21=34 21+34=55 34+55=89 55+89=144就可以得出菲波纳奇数列12358144……以至无穷。

3、根据前面的描述，滑动窗口就是这类题目的重点，换句话说， 窗口的移动 就是重点！我们要控制前后指针的移动来控制窗口，这样的移动是有条件的，也就是要想清楚在什么情况下移动，在什么情况下保持不变。

4、双指针算法：双指针算法通常用来处理数组和链表等数据结构，通过两个指针同时从两个方向遍历数组或链表，执行相关的操作，最终得到问题的解。

5、《朝花夕拾》读后感： 《朝花夕拾》原本叫做“旧事重提”，收录了鲁迅先生记述他童年和青年生活片段的10篇文章。在《朝花夕拾》中，鲁迅大量使用了对比和讽刺的手法。

你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?

限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制，避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性。保护自身系统防止被外部调垮。

首先需要对局域网内的每台电脑设置客户端名称，或者设置静态IP，这个才能通过IP或者客户端名称定位电脑使用者。

流量用得快可能是由于手机的消息推送、后台应用程序、软件自动更新、账户同步等情况均有可能造成手机跑流量。

若您的手机流量异常消耗，建议您：运行完程序如浏览器、电子邮件等功能后，建议您可以进入任务管理器中结束后台运行的程序 进入手机功能表-设定-账户-添加账户-三星账户，关闭自动同步功能（使用时再打开）。

高峰值流量是压垮系统很重要的原因，所以如何把瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量也是设计秒杀系统很重要的思路。实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。

Redis实现限流策略

1、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。

2、其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。

3、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质。

4、首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题，在每次获取令牌之前调用，这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间。

Redis(07)-ZSET实现简单限流

基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。

这个限流需求中存在一个滑动时间窗口(其实就是指定时间这个参数，定宽)，可以通过zset的score来圈出这个时间窗口，只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都可以砍掉。只需要保证唯一性即可，用uuid浪费空间，改用毫秒时间戳。

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。

用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能：保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

又如滑动窗口的每个请求的时间记录可以利用 Redis 的 zset 存储，利用 ZREMRANGEBYSCORE 删除时间窗口之外的数据，再用 ZCARD 计数，可以看到，每个限流都有个阈值，这个阈值如何定是个难点。

SpringBoot—实现n秒内出现x个异常报警 思路： 借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。

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