redis本身可以限流么

当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能。

第一种：基于Redis的setnx的操作 （推荐学习：Redis视频教程）

我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期时间（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。

比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。

当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题

第二种：基于Redis的数据结构zset

我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。

第三种：基于Redis的令牌桶算法

依靠List的leftPop来获取令牌

// 输出令牌 public Response limitFlow2(Long id){         Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");         if(result == null){             return Response.ok("当前令牌桶中无令牌");         }         return Response.ok(articleDescription2);     }

再依靠Java的定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用UUID进行了生成

// 10S的速率往令牌桶中添加UUID，只为保证唯一性     @Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = 0)     public void setIntervalTimeTask(){         redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString());     }

综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。

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