redis在滑动窗口的实现

整体思路:每一个行为到来时，都维护一次时间窗口。将时间窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录。zset集合中只有score值非常重要，value值没有特别的意义，只需要保证它是唯一的就可以了。

当然，上述几个连续的redis操作都是针对同一个key的，使用pipeline可以显著提升redis的存取效率，还可以增加事务控制。但这种方案也有缺点，如果这个量很大，如60s内100万次，则不适合做这样的限流，会消耗大量的存储空间。

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisLimit {
    // Redis 操作客户端
    static Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            boolean res = isPeriodLimiting("java", 3, 10);
            if (res) {
                System.out.println("正常执行请求：" + i);
            } else {
                System.out.println("被限流：" + i);
            }
        }
        // 休眠 4s
        Thread.sleep(4000);
        // 超过最大执行时间之后，再从发起请求
        boolean res = isPeriodLimiting("java", 3, 10);
        if (res) {
            System.out.println("休眠后，正常执行请求");
        } else {
            System.out.println("休眠后，被限流");
        }
    }

    /**
     * 限流方法（滑动时间算法）
     * @param key      限流标识
     * @param period   限流时间范围（单位：秒）
     * @param maxCount 最大运行访问次数
     * @return
     */
    private static boolean isPeriodLimiting(String key, int period, int maxCount) {
        long nowTs = System.currentTimeMillis(); // 当前时间戳
        // 删除非时间段内的请求数据（清除老访问数据，比如 period=60 时，标识清除 60s 以前的请求记录）
        jedis.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000);
        long currCount = jedis.zcard(key); // 当前请求次数
        if (currCount >= maxCount) {
            // 超过最大请求次数，执行限流
            return false;
        }
        // 未达到最大请求数，正常执行业务
        jedis.zadd(key, nowTs, "" + nowTs); // 请求记录 +1
        return true;
    }
}