限流的意义
限流一般是指在一个时间窗口内对某些操作请求的数量进行限制，比如一个论坛限制用户每秒钟只能发一个帖子，每秒钟只能回复5个帖子。限流可以保证系统的稳定，限制恶意请求，防止因为流量暴增导致系统瘫痪宕机。
常用的限流算法有：滑动窗口、漏斗以及令牌桶。
得益于redis的数据结构特点，redis实现滑动窗口限流和漏斗限流的非常的便捷。
滑动窗口限流的原理和实现
以xx论坛限制用户行为为例子，比如一秒内进行某个操作50次，这种行为应该进行限制。
滑动窗口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：
在redis中可以用zset数据结构来实现这个功能：
用唯一的id作为zset的key，可以是user_id + action_key ，value是当前操作的时间戳。每次新的操作请求进来时，先判断当前时间窗口内记录的操作次数 count，小于阈值max则允许进行操作，超过阈值则进行限流。同时对时间窗口之外的数据进行清理，节省内存。
简单代码实现：
public boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
// 生成唯一的key
String key = String.format("hist:%s:%s", userId, actionKey);
long nowTs = System.currentTimeMillis();
// 使用管道
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
pipe.multi();
// 添加当前操作当zset中
pipe.zadd(key, nowTs, "" + nowTs);
// 整理zset，删除时间窗口外的数据
pipe.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000);
Response<Long> count = pipe.zcard(key);
pipe.expire(key, period + 1);
pipe.exec();
pipe.close();
return count.get() <= maxCount;
}
复制代码zset中的value没有特殊含义，只是用来保证每次操作都是唯一的能够被zset记录。
漏斗限流
顾名思义就是用一个漏斗来存储（记录请求），一边向漏斗里面加请求一边将请求漏出去。漏斗的漏嘴有一个流水速率，表示单位时间内流出的水量（数据量），当加水的速率（单位时间加进去的请求）小于流水速率时漏斗永远不会满。
我们不用时刻记录==漏水==，只需记录上一次漏水的开始时间，当一个请求进来时，我们只需要计算上次漏水的时间到当前时间一共漏出的数据量count，用这上次漏水至今的数据总量减去count，了，来判断漏斗是否溢出
漏斗算法的Java实现：
public class FunnelRateLimiter {
static class Funnel {
// 漏斗大小
int capacity;
// 漏嘴流水速率
float leakingRate;
// 漏斗剩余容量
int leftQuota;
// 上一次漏水时间
long leakingTs;
public Funnel(int capacity, float leakingRate) {
this.capacity = capacity;
this.leakingRate = leakingRate;
this.leftQuota = capacity;
// 初始化时指定当前时间为第一次漏水时间
this.leakingTs = System.currentTimeMillis();
}
void makeSpace() {
long nowTs = System.currentTimeMillis();
long deltaTs = nowTs - leakingTs;
// 流水速率 * 时间，计算这段时间流出的数据总量
int deltaQuota = (int) (deltaTs * leakingRate);
if (deltaQuota < 0) { // 间隔时间太长，整数数字过大溢出
this.leftQuota = capacity;
this.leakingTs = nowTs;
return;
}
if (deltaQuota < 1) { // 腾出空间太小，最小单位是 1
return;
}
this.leftQuota += deltaQuota;
this.leakingTs = nowTs;
// 流出的数据总量超过漏斗容量，说明漏斗在某些时间是空的，没有实际数据漏出
if (this.leftQuota > this.capacity) {
this.leftQuota = this.capacity;
}
}
boolean watering(int quota) {
makeSpace();
//比较当前加入的数据量和漏斗剩余容量
if (this.leftQuota >= quota) {
this.leftQuota -= quota;
return true;
}
return false;
}
}
// 用一个HashMap存储漏斗数据
private Map<String, Funnel> funnels = new HashMap<>();
public boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int capacity, float leakingRate){
// 唯一key
String key = String.format("%s:%s", userId, actionKey);
Funnel funnel = funnels.get(key);
if (funnel == null) {
funnel = new Funnel(capacity, leakingRate);
funnels.put(key, funnel);
}
return funnel.watering(1); // 需要 1 个 quota
}
}
复制代码Redis-Cell
Redis中提供的一个限流Redis模块：redis-cell ，该模块使用漏斗算法并提供原子性的限流指令。
该redis指令：
> cl.throttle key capacity operations times 1
key：唯一的key代表该漏斗
capacity：漏斗初始容量
operations times ： 该时间长度内可以进行的最大操作数量，比如 30 60 表示60s内的操作次数最大是30 。
1 ： 是一个可选参数，默认值是1
复制代码额外加餐——令牌桶限流算法
谷歌开源项目Guava中的RateLimiter使用的限流算法就是令牌桶限流算法。
网上找的图
- 以恒定的速度生成令牌并将令牌加到一个桶里，如果桶满了将其丢弃
- 每个请求进来时都会到桶里拿一个令牌，如果没拿到（桶里没有令牌）拒绝该请求，若拿到则正常执行。
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