Java 实现滑动时间窗口限流算法的代码

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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()。

4. 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。

5. 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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