redis限流队列，redis限制队列的大小

redis+nodejs实现限流的三种方式

1、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。

2、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。

3、消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。

4、首先打开 Redis 的配置文件，在不同的系统和安装方式下文件位置可能不同，比如通过brew安装的 MacOS 下可能是在/usr/local/etc/redis.conf下面，通过apt-get安装的 Ubuntu 下可能是在/etc/redis/redis.conf下，总之找到配置文件。

5、nodejs是个单线程的过程，异步处理很方便，redis又支持pipelining，通过异步处理，可以在复用一个连接的情况下完成大部分任务。

redis常见问题

1、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

2、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

3、Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

4、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。

redis高并发能力直接相关概念有哪些

Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。

Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。

redis高并发能力直接相关概念有哪些：无序集合内存回收。

Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现

1、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。

2、限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理。

3、计数器的值要是存内存中就算单机限流算法，如果放在第三方存储里（例如Redis中）集群机器访问就算分布式限流算法。一般的限流都是为了限制在指定时间间隔内的访问量，因此还有个算法叫固定窗口。

4、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。

5、限流的key 生成规则，默认是 PrincipalNameKeyResolver 来实现 限流算法，默认是 RedisRateLimiter 来实现，是令牌桶算法。在 Spring Cloud Gateway 中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作。

6、application.properties.基于 Stripe 的redis实现方案，依赖 spring-boot-starter-data-redis-reactive Spring Boot starter，使用的是令牌桶算法。

Redis实现限流策略

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。

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。

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。

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。

个人觉得，项目不大的，维护成本不高的话，可以采用 直接使用 redsi-cell ，否则可以考虑细粒度的控制到每个服务节点去限流，配合相应的负载均衡策略去实现。以上为个人理解，仅供参考。

重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下，问题可以得以解决。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃。

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