目录限流Redis zset特性滑动窗口算法java代码实现补充:Redis zSet实现滑动窗口对短信进行防刷限流前言示例代码限流 需求背景:同一用户1分钟内登录失败次数超过3次,
需求背景:同一用户1分钟内登录失败次数超过3次,页面添加验证码登录验证,也即是限流的思想。
常见的限流算法:固定窗口计数器;滑动窗口计数器;漏桶;令牌桶。本篇选择的滑动窗口计数器
Redis 有序集合(sorted set)和集合(set)一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数(score)。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
可参考java的LinkedHashMap和HashMap,都是通过多维护变量使无序的集合变成有序的。区别是LinkedHashMap内部是多维护了2个成员变量Entry<K,V> before, after用于双向链表的连接,redis zset是多维护了一个score变量完成顺序的排列。
有序集合的成员是唯一的,但分数(score)可以重复。
滑动窗口算法思想就是记录一个滑动的时间窗口内的操作次数,操作次数超过阈值则进行限流。
网上找的图:
key使用用户的登录名,value数据类型使用zset,zset的score使用当前登录时间戳,value也使用当前登录时间戳。
key虽然我用的登录名(已满足我的需求),但建议实际应用时使用uid等具有唯一标识的字段。zset要求value唯一不可重复,所以当前时间戳需不需要再添加一随机数来做唯一标识待验证。
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
@Slf4j
public class SlidingWindowCounter {
private static final String SLIDING_WINDOW = "sliding_window_";
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
* 判断key的value中的有效访问次数是否超过最大限定值maxCount
* 判断与数量增长分开处理
*
* @param key redis key
* @param windowInSecond 窗口间隔,秒
* @param maxCount 最大计数
* @return 是 or 否
public boolean overMaxCount(String key, int windowInSecond, long maxCount) {
key = SLIDING_WINDOW + key;
log.info("redis key = {}", key);
// 当前时间
long currentMs = System.currentTimeMillis();
// 窗口开始时间
long windowstartMs = currentMs - windowInSecond * 1000L;
// 按score统计key的value中的有效数量
Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(key, windowStartMs, currentMs);
// 已访问次数 >= 最大可访问值
return count >= maxCount;
}
* 判断key的value中的有效访问次数是否超过最大限定值maxCount,若没超过,调用increment方法,将窗口内的访问数加一
* 判断与数量增长同步处理
* @return 可访问 or 不可访问
public boolean canAccess(String key, int windowInSecond, long maxCount) {
//按key统计集合中的有效数量
Long count = redisTemplate.opsForZSet().zCard(key);
if (count < maxCount) {
increment(key, windowInSecond);
return true;
} else {
return false;
}
* 滑动窗口计数增长
public void increment(String key, Integer windowInSecond) {
long windowStartMs = currentMs - windowInSecond * 1000;
// 单例模式(提升性能)
ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
// 清除窗口过期成员
zSetOperations.removeRangeByScore(key, 0, windowStartMs);
// 添加当前时间 value=当前时间戳 score=当前时间戳
zSetOperations.add(key, String.valueOf(currentMs), currentMs);
// 设置key过期时间
redisTemplate.expire(key, windowInSecond, TimeUnit.SECONDS);
}
主要针对目前线上短信被脚本恶意盗刷的情况,用Redis实现滑动窗口限流
public void checkCurrentWindowValue(String telNum) {
String windowKey = CommonConstant.getNnSmsWindowKey(telNum);
//获取当前时间戳
long currentTime = System.currentTimeMillis();
//1小时,默认只能发5次,参数smsWindowMax做成可配置项,配置到Nacos配置中心,可以动态调整
if (RedisUtil.hasKey(windowKey)) {
//参数smsWindowTime表示限制的窗口时间
//这里获取当前时间与限制窗口时间之间的短信发送次数
Optional<Long> optional = Optional.ofNullable(RedisUtil.zCount(windowKey, currentTime - smsWindowTime, currentTime));
if (optional.isPresent()) {
long count = optional.get();
if (count >= smsWindowMax) {
log.error("==========>当前号码:{} 短信发送太频繁,{}", telNum, count);
throw new ServiceException(MidRetCode.umid_10060);
}
}
}
StringBuilder sb =new StringBuilder();
String windowEle = sb.append(telNum).append(":").append(currentTime).toString();
//添加当前发送元素到zSet中(由于保证元素唯一,这里将元素加上了当前时间戳)
RedisUtil.zAdd(windowKey, windowEle, currentTime);
//设置2倍窗口Key:windowKey 的过期时间
RedisUtil.expire(windowKey, smsWindowTime*2, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
到此这篇关于redis zset实现滑动窗口限流的文章就介绍到这了,更多相关redis zset滑动窗口限流内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
--结束END--
本文标题: redis zset实现滑动窗口限流的代码
本文链接: https://lsjlt.com/news/141255.html(转载时请注明来源链接)
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