数据库、Redis与内存限流策略详解

本文将深入探讨四种常见的限流和控频策略，包括基于数据库的统计限流、基于Redis的自增长及过期策略限流、内存（如LinkedList）实现的限流以及基于木桶算法的限流。这些策略在不同的场景下有着各自的优缺点。 1. **基于数据库的统计限流** - 主要思想是记录用户行为数据，如登录失败次数，结合时间戳进行统计。以密码输入错误为例，当1分钟内错误次数超过设定值时，冻结账户。 - 实现时，登录失败时将用户信息写入数据库，查询近1分钟的登录失败次数，决定是否限流。 - 优点是实现灵活，适用于分布式环境，但可能增加数据库负载。 2. **基于Redis的自增长及过期策略限流** - 使用Redis的key-value存储结构，key代表用户或请求，value表示限流次数，过期时间自动减少访问次数。 - 适用于接口会话级别的访问控制，比如每次访问前检查key的值，若超过限制则拒绝访问，否则自增计数。 - 优点是轻量级，减少数据库压力，但需注意Redis节点的可用性和一致性问题。 3. **基于内存（如LinkedList）的限流** - 这种方法通常用于内存计算密集型应用，利用数据结构如链表来临时存储请求，控制请求进入的速度。 - 适合实时性要求高的场景，但内存消耗较大，且不持久化，重启后需要重新初始化。 4. **基于木桶算法的限流** - 木桶理论用于分配资源，将总流量视为水，桶容量代表限流阈值，当请求速率超过某个桶时，开始限流。 - 适用于全局性的流量控制，确保关键服务不会因个别热点而过载。 本文主要关注这些策略的核心实现原理、控制粒度（如时间窗口）以及适用场景。需要注意的是，提供的示例代码可能存在编码不规范，实际使用时需确保代码质量和优化。在选择限流策略时，应根据具体业务需求、系统性能和可扩展性进行权衡。欢迎读者提出改进意见和实践分享。