限流在分布式系统中是一个经常被提到的话题，如果当前系统的能力，不足以承受那么大的访问量的时候，那么我们就要阻止外来请求对系统继续施压
实现简单限流
首先我们来看一个常见的简单限流策略，系统要限制每个用户在一定时间内的某个行为只能操作N次，如何是用redis的数据结构来实现这个限流的功能呢。
解决方案
这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都可以砍掉。那这个 zset 的 value 填什么比较合适呢？它只需要保证唯一性即可，用 uuid 会比较浪费空间，那就改用毫秒时间戳吧。
如图所示，用一个 zset 结构记录用户的行为历史，每一个行为都会作为 zset 中的一个 key 保存下来。同一个用户同一种行为用一个 zset 记录。
为节省内存，我们只需要保留时间窗口内的行为记录，同时如果用户是冷用户，滑动时间窗口内的行为是空记录，那么这个 zset 就可以从内存中移除，不再占用空间。
通过统计滑动窗口内的行为数量与阈值 max_count 进行比较就可以得出当前的行为是否允许。用代码表示如下：
public class SimpleRateLimiter {
private Jedis jedis;
public SimpleRateLimiter(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
}
public boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
String key = String.format("hist:%s:%s", userId, actionKey);
long nowTs = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
pipe.multi();
pipe.zadd(key, nowTs, "" + nowTs);
pipe.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000);
Response<Long> count = pipe.zcard(key);
pipe.expire(key, period + 1);
pipe.exec();
pipe.close();
return count.get() <= maxCount;
}
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis();
SimpleRateLimiter limiter = new SimpleRateLimiter(jedis);
for(int i=0;i<20;i++) {
System.out.println(limiter.isActionAllowed("laoqian", "reply", 60, 5));
}
}
}
这段代码还是略显复杂，需要读者花一定的时间好好啃。它的整体思路就是：每一个行为到来时，都维护一次时间窗口。将时间窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录。zset 集合中只有 score 值非常重要，value 值没有特别的意义，只需要保证它是唯一的就可以了。
因为这几个连续的 Redis 操作都是针对同一个 key 的，使用 pipeline 可以显著提升 Redis 存取效率。但这种方案也有缺点，因为它要记录时间窗口内所有的行为记录，如果这个量很大，比如限定 60s 内操作不得超过 100w 次这样的参数，它是不适合做这样的限流的，因为会消耗大量的存储空间。
