Java 实现滑动时间窗口限流算法的代码,可以通过以下步骤实现:
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选择计数器
在实现滑动时间窗口限流算法之前,我们需要选择一个计数器,通常情况下,我们会选择计数器的实现方式为Redis实现自增操作。 -
设置滑动时间窗口的大小
在选择计数器后,需要设置滑动时间窗口的大小。滑动时间窗口的大小指的是,在多长时间内进行访问限制。例如,我们可以设置时间间隔为1分钟。如果在1分钟内,对某个接口的访问次数超过限制,则视为访问过多而进行限制。 -
获取当前时间区间
在滑动时间窗口算法中,要设置当前时间区间,以便对当前时间区间的请求次数进行计数。根据当前时间区间获取实现方式可选为System.currentTimeMillis()或者new Date()。 -
判断是否触发限制
判断当客户端访问某个接口的次数是否超过限制,如果超过限制,则触发限制操作。 -
如何进行限制
在超限情况下,我们可以通过3种方式来进行限制,例如:sleep操作、直接丢弃请求、返回异常信息。
代码示例1:滑动时间窗口的计数器为Redis实现
class SlidingTimeWindow {
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public SlidingTimeWindow(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
/**
* 使用Redis实现滑动时间窗口的计数器
* @param key Redis中的键名
* @param limitTime 时间窗口的大小
* @param limitCount 时间窗口内允许访问的最大次数
* @return 当前是否允许访问
*/
public boolean isAllowed(String key, int limitTime, int limitCount) {
long nowMillis = System.currentTimeMillis();
long expireTime = nowMillis - limitTime * 1000;
String timestamp = String.valueOf(expireTime);
int currentCount = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key + ":" + timestamp) == null ? "0" : redisTemplate.opsForValue().get(key + ":" + timestamp));
redisTemplate.multi();
redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, expireTime);
redisTemplate.opsForValue().increment(key + ":" + timestamp, 1);
redisTemplate.expire(key + ":" + timestamp, limitTime + 1, TimeUnit.SECONDS);
redisTemplate.exec();
return currentCount + 1 <= limitCount;
}
}
代码示例2:使用JDK计时器实现滑动时间窗口
class SlidingTimeWindow {
private ConcurrentSkipListMap<Long, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
private Timer timer = new Timer();
/**
* 使用JDK计时器实现滑动时间窗口
*
* @param limitTime 时间窗口的大小
* @param limitCount 时间窗口内允许访问的最大次数
* @return 当前是否允许访问
*/
public synchronized boolean isAllowed(int limitTime, int limitCount) {
long nowMillis = System.currentTimeMillis();
if (map.isEmpty()) {
map.put(nowMillis, 1);
timer.schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run() {
long expireTime = System.currentTimeMillis() - limitTime * 1000;
map.headMap(expireTime).clear();
}
}, limitTime * 1000, limitTime * 1000);
return true;
}
int count = 0;
for (int cnt : map.values()) {
count += cnt;
}
if (count + 1 <= limitCount) {
Integer lastValue = map.putIfAbsent(nowMillis, 1);
if (lastValue != null) {
map.put(nowMillis, lastValue + 1);
}
return true;
} else {
return false;
}
}
}
在使用以上两份示例代码进行滑动时间窗口限流的时候,需要注意,定时时间间隔及定时任务的运行方式可能影响限流效果,请根据实际情况选择最优的策略。
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