做公考题的网站,漂亮的门户网站,做薆视频网站,济南海绵城市建设官方网站⏳ 限流场景#xff1a;突发流量#xff0c;恶意流量#xff0c;业务本身需要 基于 Redis 实现滑动窗口的限流是一种常见且高效的做法。Redis 是一种内存数据库#xff0c;具有高性能和支持原子操作的特点#xff0c;非常适合用来实现限流功能。下面是一个使用 Redis 实现…⏳ 限流场景突发流量恶意流量业务本身需要 基于 Redis 实现滑动窗口的限流是一种常见且高效的做法。Redis 是一种内存数据库具有高性能和支持原子操作的特点非常适合用来实现限流功能。下面是一个使用 Redis 实现基于滑动窗口的限流算法的简单示例 其实这个方法就是把上边的粒度进行切分切分成更小力度的计数器就像是上边的切分成一小块一小块每块时间超出了指定的请求就阻挡在外越小力度则限流越好。
import time
import redisclass SlidingWindowRateLimiter:def __init__(self, window_size, limit, redis_conn):self.window_size window_sizeself.limit limitself.redis_conn redis_conndef allow_request(self, key):current_time int(time.time() * 1000)pipeline self.redis_conn.pipeline()pipeline.zadd(key, {current_time: current_time})pipeline.zremrangebyscore(key, -inf, current_time - self.window_size)pipeline.expire(key, self.window_size / 1000 1) # 设置过期时间略大于窗口大小pipeline.execute()count self.redis_conn.zcard(key)if count self.limit:return Trueelse:return False在这个示例中我们利用 Redis 的有序集合sorted set来实现滑动窗口。每个请求到达时都会向有序集合中添加当前时间戳并通过 zremrangebyscore 方法移除超出时间窗口范围的时间戳。最后通过 zcard 方法统计有序集合中的成员数量从而判断是否允许新的请求。
需要注意的是上述代码仅为示例实际应用中可能需要考虑更多因素比如分布式环境下的原子操作、并发访问的线程安全性、异常处理等。另外在实际生产环境中还可以结合 Lua 脚本和 Redis 的事务机制来实现更复杂的限流策略。
总之基于 Redis 实现滑动窗口的限流是一种常见且高效的做法可以有效地控制系统的并发访问量。
