如何利用滑动窗口算法实现API限流？

API限流中的滑动窗口算法是一种常用的限流方法，通过维护一个固定大小的窗口，在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值，以下是对滑动窗口限流算法的详细解释：

一、基本原理

1、初始化：设置窗口大小（如1秒）、请求次数阈值（如100次）和时间间隔（如1秒）。

2、维护窗口：将请求按照时间顺序放入窗口中，并保持窗口内请求数量不超过阈值，这通常通过使用数据结构如有序集合（zset）来实现，其中分数值为请求的时间戳，成员为请求的唯一标识。

3、检查通过：每当有新的请求到达时，检查窗口内请求的总数是否超过阈值，如果未超过，则允许通过，同时移除窗口最老的请求，如果超过，则拒绝该请求。

4、更新窗口：随着时间的推移，更新窗口内的请求情况，确保窗口内的请求符合限流条件。

二、实现步骤

1、获取当前时间戳：用于记录请求到达的时间。

2、计算窗口起始时间：根据当前时间和窗口大小计算窗口的起始时间，如果当前时间为T，窗口大小为N秒，则窗口起始时间为T-N。

3、查询Redis中的有序集合：使用zcount命令查询窗口起始时间和当前时间之间有多少个请求。

4、判断请求是否允许通过：如果查询结果小于等于阈值，则允许请求通过，并在有序集合中添加当前请求的时间戳；如果大于阈值，则拒绝请求。

5、清理过期请求：定期清理有序集合中的过期请求，以防止内存泄漏。

三、示例代码（基于Redis的Lua脚本）

以下是一个基于Redis和Lua脚本实现的滑动窗口限流示例：

-获取KEY
local key = KEYS[1]
-获取ARGV内的参数
-缓存时间
local expire = tonumber(ARGV[1])
-当前时间
local currentMs = tonumber(ARGV[2])
-最大次数
local count = tonumber(ARGV[3])
-窗口开始时间
local windowStartMs = currentMs expire * 1000;
-获取key的次数
local current = redis.call('zcount', key, windowStartMs, currentMs)
-如果key的次数存在且大于预设值直接返回当前key的次数
if current and tonumber(current) >= count then
    return tonumber(current);
end
-清除所有过期成员
redis.call("ZREMRANGEBYSCORE", key, 0, windowStartMs);
-添加当前成员
redis.call("zadd", key, tostring(currentMs), currentMs);
redis.call("expire", key, expire);
-返回key的次数
return tonumber(current)

四、优缺点分析

优点：

1、平滑流量：与固定窗口相比，滑动窗口能够更平滑地处理流量，避免因窗口切换导致的瞬时流量激增。

2、细粒度控制：通过调整窗口大小和阈值，可以实现更精细的流量控制。

缺点：

1、实现复杂性：相对于固定窗口算法，滑动窗口算法的实现更为复杂，需要额外的逻辑来维护窗口和清理过期请求。

2、性能开销：由于需要频繁地查询和更新有序集合，滑动窗口算法可能会带来一定的性能开销，在高并发场景下，这种开销可能更加明显。

滑动窗口限流算法是一种有效的流量控制手段，特别适用于对流量平稳性要求较高的场景，在实际应用中需要根据具体需求和系统性能来权衡其优缺点。

小伙伴们，上文介绍了“api限流 滑动窗口”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。