面對越來越多的高并發(fā)場景，限流顯示的尤為重要。
當然，限流有許多種實現的方式，Redis具有很強大的功能，我用Redis實踐了三種的實現方式，可以較為簡單的實現其方式。Redis不僅僅是可以做限流，還可以做數據統計，附近的人等功能，這些可能會后續(xù)寫到。
1第一種：基于Redis的setnx的操作
我們在使用Redis的分布式鎖的時候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的時候，同時給指定的key設置了過期實踐（expire），我們在限流的主要目的就是為了在單位時間內，有且僅有N數量的請求能夠訪問我的代碼程序。所以依靠setnx可以很輕松的做到這方面的功能。
比如我們需要在10秒內限定20個請求，那么我們在setnx的時候可以設置過期時間10，當請求的setnx數量達到20時候即達到了限流效果。代碼比較簡單就不做展示了。
當然這種做法的弊端是很多的，比如當統計1-10秒的時候，無法統計2-11秒之內，如果需要統計N秒內的M個請求，那么我們的Redis中需要保持N個key等等問題。
2第二種：基于Redis的數據結構zset
5) { return Response.ok('每分鐘最多只能訪問5次'); } } redisTemplate.opsForZSet().add('limit',UUID.randomUUID().toString(),currentTime); return Response.ok('訪問成功');}通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" style="color: rgb(58, 58, 58);" data-linktype="2">
其實限流涉及的最主要的就是滑動窗口，上面也提到1-10怎么變成2-11。其實也就是起始值和末端值都各 1即可。
5) { return Response.ok('每分鐘最多只能訪問5次'); } } redisTemplate.opsForZSet().add('limit',UUID.randomUUID().toString(),currentTime); return Response.ok('訪問成功');}通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" style="color: rgb(58, 58, 58);" data-linktype="2">
而我們如果用Redis的list數據結構可以輕而易舉的實現該功能。
5) { return Response.ok('每分鐘最多只能訪問5次'); } } redisTemplate.opsForZSet().add('limit',UUID.randomUUID().toString(),currentTime); return Response.ok('訪問成功');}通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" style="color: rgb(58, 58, 58);" data-linktype="2">
我們可以將請求打造成一個zset數組，當每一次請求進來的時候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用當前時間戳表示，因為score我們可以用來計算當前時間戳之內有多少的請求數量。而zset數據結構也提供了range方法讓我們可以很輕易的獲取到2個時間戳內有多少請求
5) { return Response.ok('每分鐘最多只能訪問5次'); } } redisTemplate.opsForZSet().add('limit',UUID.randomUUID().toString(),currentTime); return Response.ok('訪問成功');}通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" data-linktype="2">
代碼如下
5) { return Response.ok('每分鐘最多只能訪問5次'); } } redisTemplate.opsForZSet().add('limit',UUID.randomUUID().toString(),currentTime); return Response.ok('訪問成功');}通過上述代碼可以做到滑動窗口的效果，并且能保證每N秒內至多M個請求，缺點就是zset的數據結構會越來越大。實現方式相對也是比較簡單的。" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" data-linktype="2">
public Response limitFlow(){
Long currentTime = new Date().getTime();
System.out.println(currentTime);
if(redisTemplate.hasKey("limit")) {
Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime - intervalTime, currentTime).size(); // intervalTime是限流的時間
System.out.println(count);
if (count != null
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