java实现滑动时间窗口算法 redis

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Java实现滑动时间窗口算法 Redis

什么是滑动时间窗口算法?

滑动时间窗口算法是一种用于限制请求频率的算法。在实际应用中，我们经常会遇到需要限制用户请求频率或者保护后端服务免受过多请求的情况。滑动时间窗口算法可以帮助我们解决这个问题。

滑动时间窗口算法通过定义一个固定的时间窗口，将时间划分为多个间隔。在每个间隔内，我们可以计算或者记录请求的数量，并根据设定的阈值进行判断。如果请求超过了阈值，我们可以进行相应的处理，例如拒绝请求或者进行限流操作。

Redis和滑动时间窗口算法

Redis是一个高性能的键值对存储系统，同时也是一个功能丰富的缓存数据库。在滑动时间窗口算法中，我们可以使用Redis的有序集合（Sorted Set）来实现。

示例代码

首先，我们需要初始化Redis连接。这里使用了Jedis作为Redis的Java客户端。

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Response;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class SlidingWindowExample {

    private Jedis jedis;

    public SlidingWindowExample() {
        // 初始化Redis连接
        jedis = new Jedis("localhost");
    }

    public boolean isAllowed(String key, int limit, int interval) {
        long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
        long startTime = currentTime - interval;

        // 开启事务
        Transaction tx = jedis.multi();

        // 删除过期的时间窗口记录
        tx.zremrangeByScore(key, 0, startTime);

        // 添加当前请求的时间戳
        tx.zadd(key, currentTime, String.valueOf(currentTime));

        // 统计时间窗口内的请求数量
        Response<Long> count = tx.zcard(key);

        // 设置过期时间
        tx.expire(key, interval);

        // 执行事务
        tx.exec();

        // 判断请求数量是否超过限制
        return count.get() <= limit;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SlidingWindowExample example = new SlidingWindowExample();

        // 设置时间窗口的键
        String key = "sliding_window:requests";

        // 设置时间窗口的限制和间隔
        int limit = 100;
        int interval = 60;

        // 模拟请求
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            boolean allowed = example.isAllowed(key, limit, interval);
            if (allowed) {
                System.out.println("Request " + i + " is allowed");
            } else {
                System.out.println("Request " + i + " is denied");
            }
        }
    }
}

在上述示例代码中，我们首先初始化了一个Redis连接。然后，定义了一个isAllowed方法来判断当前请求是否允许通过。该方法接收三个参数：key表示时间窗口的键，limit表示时间窗口内的请求数量限制，interval表示时间窗口的间隔。

在isAllowed方法中，我们首先获取当前时间和开始时间，然后开启Redis事务。接着，我们通过zremrangeByScore方法删除过期的时间窗口记录，使用zadd方法添加当前请求的时间戳。然后，我们通过zcard方法统计时间窗口内的请求数量，并使用expire方法设置时间窗口的过期时间。最后，我们执行事务并判断请求数量是否超过限制。

在示例的main方法中，我们定义了一个时间窗口的键、限制和间隔，并模拟了200个请求。根据返回结果，我们可以判断每个请求是否被允许通过。