Redis实现限流（滑动窗口/令牌桶/漏桶算法）
请介绍如何使用Redis实现高并发接口限流的三种常用算法：固定窗口、滑动窗口（ZSet实现），以及令牌桶和漏桶算法。每种算法的优缺点分别是什么？如何选择？
回答
编译有声
1. 固定窗口
- 如：1分钟内最多100个请求
- 实现：INCR key，设置过期时间，计数超限拒绝
- 缺点：临界突变问题（59秒999个请求，第60秒1个请求，两秒合计1000个）
2. 滑动窗口（ZSet实现）
- 原理：每个请求的时间戳作为score存入ZSet
- 实现：
ZADD rate_limit:api 当前时间戳 当前时间戳-随机后缀
ZREMRANGEBYSCORE rate_limit:api 0 当前时间戳-窗口大小
ZCARD rate_limit:api
// 如果 > 100 则拒绝
- 优点：精确控制窗口内请求数，无临界问题
- 缺点：记录所有请求时间戳，内存开销较大
3. 令牌桶
- 原理：以固定速率向桶中添加令牌，请求消耗令牌
- Redis实现：存储上次更新时间+令牌数，每次请求时计算新令牌
- 优点：允许突发流量（桶内令牌可积累），平滑限流
- 缺点：实现较复杂
4. 漏桶
- 原理：请求以固定速率出水（处理），桶满则丢弃
- Redis实现：使用List存储请求，后台定时消费
- 优点：严格保证处理速率，适合保护下游
- 缺点：不能处理突发流量（相比令牌桶）
选型建议：
- 一般限流（允许突发）：令牌桶
- 严格保护下游：漏桶
- 简单精确限流：滑动窗口（推荐ZSet实现）
- 固定窗口只适合非严格要求场景