redis zset实现滑动窗口限流的代码

Redis ZSET（有序集合）非常适合实现滑动窗口限流。下面是实现滑动窗口限流的Redis ZSET代码攻略：

步骤一：定义一个键和窗口大小

为了使用Redis ZSET实现滑动窗口限流，您需要为每个限流器定义一个键。键的值将存储在Redis Sorted Set中，并且每个元素将具有其分数。我们将使用时间戳作为分数。此外，需要指定每个限制限流器的窗口大小。窗口大小是一个时间周期，在这个时间周期内，您可以允许多少个请求。

import time
import redis

class Limiter:
    def __init__(self, key, window_size, redis_client, max_hits):
        self.key = key
        self.window_size = window_size
        self.redis_client = redis_client
        self.max_hits = max_hits

这里我们定义一个Limiter类，需要传入如下参数：

• key: Redis Sorted Set存储键名
• window_size: 窗口大小，单位为秒
• redis_client: Redis客户端对象
• max_hits: 最大请求数

步骤二：定义一个用于添加事件的函数

在Redis ZSET中，只能使用分数为负数的有序集合(ZREVRANGE)，所以我们需要为每个新的事件添加一个瞬间时间戳。这个函数应该在限制器类的构造函数中调用。

class Limiter:
    def __init__(self, key, window_size, redis_client, max_hits):
        self.key = key
        self.window_size = window_size
        self.redis_client = redis_client
        self.max_hits = max_hits
        self._add_event()

    def _add_event(self):
        current_ts = int(time.time())
        self.redis_client.zadd(self.key, current_ts, current_ts)

这个方法的目的是在Redis ZSET中添加一个新元素。它使用当前时间戳作为新元素的分数和成员。

步骤三：定义一个用于获取当前窗口内请求数的函数

我们需要另一个方法来计算传递给限制器的请求数是否超出了允许的最大请求数。该方法使用ZREVRANGEBYSCORE Redis命令获取前面特定数量的元素。

class Limiter:
    def __init__(self, key, window_size, redis_client, max_hits):
        self.key = key
        self.window_size = window_size
        self.redis_client = redis_client
        self.max_hits = max_hits 
        self._add_event()

    def _add_event(self):
        current_ts = int(time.time())
        self.redis_client.zadd(self.key, current_ts, current_ts)

    def hits_within_window(self):
        current_ts = int(time.time())
        oldest_ts = current_ts - self.window_size
        return len(self.redis_client.zrangebyscore(
            self.key, oldest_ts, current_ts, withscores=True))

这个方法将使用最早时间戳和当前时间戳来计算窗口大小。它使用ZREVRANGEBYSCORE命令获取满足条件的所有元素，并计算它们的数量。

步骤四：定义主要方法

最后，在Limiter类中我们定义一个方法，来实现滑动窗口限流。

class Limiter:
    def __init__(self, key, window_size, redis_client, max_hits):
        self.key = key
        self.window_size = window_size
        self.redis_client = redis_client
        self.max_hits = max_hits 
        self._add_event()

    def _add_event(self):
        current_ts = int(time.time())
        self.redis_client.zadd(self.key, current_ts, current_ts)

    def hits_within_window(self):
        current_ts = int(time.time())
        oldest_ts = current_ts - self.window_size
        return len(self.redis_client.zrangebyscore(
            self.key, oldest_ts, current_ts, withscores=True))

    def should_limit(self):
        hits = self.hits_within_window()
        if hits >= self.max_hits:
            return True
        return False

该方法首先调用hits_within_window方法，以计算当前窗口内的请求数。然后通过比较这个数量与最大请求数来决定是否应该限流。

示例一：Flask路由限流

下面是一个基于Flask框架实现的路由限流的例子。它可以保证在指定的时间窗口内，不超过最大请求数的请求通过路由。

from flask import Flask, request, jsonify
import redis
import time
from limiter import Limiter

app = Flask(__name__)
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

limiter = Limiter(
    'api_route_counter',
    window_size=60,
    redis_client=redis_client,
    max_hits=100,
)

@app.route('/')
def hello():
    if limiter.should_limit():
        return jsonify({'error': 'too many requests'}), 429

    return jsonify({'message': 'Hello, World!'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

示例二：限流装饰器

下面是一个装饰器，可以确保在指定时间窗口内，不超过最大请求数的请求通过。

from functools import wraps

def limit_hits(max_hits, window_size=60, key='limit_counter', redis_client=None):
    if not redis_client:
        redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

    limiter = Limiter(key, window_size, redis_client, max_hits)

    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if limiter.should_limit():
                return jsonify({'error': 'too many requests'}), 429

            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@app.route('/limited_route')
@limit_hits(max_hits=10, window_size=60, key='limited_route_counter')
def limited_route():
    return jsonify({'message': 'Limited route!'})

在这个例子中，我们通过将装饰器应用于路由方法来限制网络访问。我们可以使用默认或自定义限制器设置各种限制。