所谓的滑动时间算法指的是以当前时间为截止时间，往前取一定的时间，比如往前取 60s 的时间，在这 60s 之内运行最大的访问数为 100，此时算法的执行逻辑为，先清除 60s 之前的所有请求记录，再计算当前集合内请求数量是否大于设定的最大请求数 100，如果大于则执行限流拒绝策略，否则插入本次请求记录并返回可以正常执行的标识给客户端。

滑动时间窗口如下图所示：

640.webp

其中每一小个表示 10s，被红色虚线包围的时间段则为需要判断的时间间隔，比如 60s 秒允许 100 次请求，那么红色虚线部分则为 60s。

我们可以借助 Redis 的有序集合 ZSet 来实现时间窗口算法限流，实现的过程是先使用 ZSet 的 key 存储限流的 ID，score 用来存储请求的时间，每次有请求访问来了之后，先清空之前时间窗口的访问量，统计现在时间窗口的个数和最大允许访问量对比，如果大于等于最大访问量则返回 false 执行限流操作，负责允许执行业务逻辑，并且在 ZSet 中添加一条有效的访问记录，具体实现代码如下。

我们借助 Jedis 包来操作 Redis，实现在 pom.xml 添加 Jedis 框架的引用，配置如下：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>

具体的 Java 实现代码如下：

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;
    }
}

以上程序的执行结果为：

正常执行请求：0

正常执行请求：1

正常执行请求：2

正常执行请求：3

正常执行请求：4

正常执行请求：5

正常执行请求：6

正常执行请求：7

正常执行请求：8

正常执行请求：9

被限流：10

被限流：11

被限流：12

被限流：13

被限流：14

休眠后，正常执行请求

此实现方式存在的缺点有两个：

  • 使用 ZSet 存储有每次的访问记录，如果数据量比较大时会占用大量的空间，比如 60s 允许 100W 访问时；
  • 此代码的执行非原子操作，先判断后增加，中间空隙可穿插其他业务逻辑的执行，最终导致结果不准确。