面对越来越高的现场场景，当前的限制显示特别重要。
当然，有很多方法可以实施电流。Redis具有非常强大的功能。我使用Redis练习三种方法来实施它，这可以更简单。REDIS不仅可以进行流媒体，而且可以进行数据统计信息，附近的人等。这些都可以在以下内容中写下。
当我们使用Redis的分布式锁定时，每个人都知道它依赖于SETNX的说明。当CAS的操作（比较和互换）时，我们在同一时间为指定的密钥设置了扩展的练习（到期）。主要目的是在单位时间内访问我的代码程序，并在单位时间内使用许多n个数量。在setnx上可以轻松实现此功能。
例如，我们需要在10秒内限制20个请求，因此我们可以在设置NEDNX时设置10个过期时间。当请求的SETNX数量达到20时，它将达到当前限制效果。代码相对简单显示。
当然，这种方法有许多缺点。例如，当统计数据为1-10秒时，不可能在2-11秒内进行计数。如果需要在n秒内进行m请求，则我们需要将n键保留在重新任务中。
实际上，当前涉及的最重要的是滑动窗口，它也提到了1-10如何变为2-11。实际上，起始值和最终值可以为+1。
而且，如果我们使用Redis的列表数据结构，我们可以轻松地实现此功能。
我们可以将请求放入ZSET数组中。当每个请求进来时，该值保持唯一并可以在UUID中生成，并且分数可以由当前时间戳表示，因为得分可用于计算当前时间戳中的多少是请求的数量。结构还为我们提供了轻松在2个时间戳中获得2个时间戳的范围方法
代码显示如下
通过上面的代码，可以实现滑动窗口的效果，并且可以确保每秒最多请求。缺点是ZSET的数据结构将增加。实现方法相对简单。
当涉及当前限制时，必须提及令牌讨价还价算法。
令牌枪管算法提到，当提到输入率和输出率时，当输出速率大于输入率时，它就会超出交通限制。
换句话说，每次访问请求时，我们都可以从Redis获得令牌。如果获得令牌，则意味着限制没有限制，如果无法获得，则结果是相反的。
依靠上述想法，我们可以很容易地将REDIS的列表数据结构结合在一起，以实现此代码，但仅实现了
依靠ListPop获得令牌
当然，依靠Java的定时任务定期来列表中的rightpush令牌，当然也需要唯一性，因此我仍然使用UUID来生成
总而言之，启动代码并不难。对于这些当前的限制方法，我们可以将上述代码添加到AOP或过滤器中以实现接口的当前限制并最终保护您的网站。
Redis实际上还有许多其他用途。他的角色不仅是缓存，而且是分布式锁。他的数据结构不仅是字符串，哈希，列表，set，zset。如果您有兴趣，您可以了解他的GeoHash算法；位图，HLL和BLOOM过滤器数据（Redis4.0，您可以使用Docker安装Redislabs/重新启动）结构。
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