<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.Apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency>
spring: redis: database: 0 host: localhost port: 6379 lettuce: # 这里标明使用lettuce配置 pool: max-active: 8 # 连接池最大连接数 max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制 max-idle: 5 # 连接池中的最大空闲连接 min-idle: 0 # 连接池中的最小空闲连接 timeout: 10000ms # 连接超时时间
Long size = redisTemplate.opsForList().size("apiRequest"); if (size < 1000) { redisTemplate.opsForList().leftPush("apiRequest", System.currentTimeMillis()); } else { Long start = (Long) redisTemplate.opsForList().index("apiRequest", -1); if ((System.currentTimeMillis() - start) < 60000) { throw new RuntimeException("超过限流阈值"); } else { redisTemplate.opsForList().leftPush("apiRequest", System.currentTimeMillis()); redisTemplate.opsForList().trim("apiRequest", -1, -1); } }
核心思路:用一个list来存放一串值,每次请求都把当前时间放进,如果列表长度为1000,那么调用就是1000次。如果第1000次调用时的当前时间和最初的时间差小于60s,那么就是1分钟里调用超1000次。否则,就清空列表之前的值
方法二:
Integer count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get("apiKey"); Integer integer = Optional.ofNullable(count).orElse(0); if (integer > 1000) { throw new RuntimeException("超过限流阈值"); } if (redisTemplate.getExpire("apiKey", TimeUnit.SECONDS).longValue() < 0) { redisTemplate.multi(); redisTemplate.opsForValue().increment("apiKey", 1); redisTemplate.expire("apiKey", 60, TimeUnit.SECONDS); redisTemplate.exec(); } else { redisTemplate.opsForValue().increment("apiKey", 1); }
核心思路:设置key,过期时间为1分钟,其值是api这分钟内调用次数
对比:方法一耗内存,限流准确。方法二结果有部分误差,只限制key存在的这一分钟内调用次数低于1000次,不代表任意时间段的一分钟调用次数低于1000