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在现代分布式系统中，API 限流是保护服务稳定性的关键防线。我曾亲历一个未做限流的支付接口被脚本刷爆，导致整个系统雪崩的惨痛教训。本文将深入探讨如何利用 Redis 实现高性能的滑动窗口限流算法，并提供可落地的 Java 实现方案。

一、为什么需要滑动窗口限流？

固定窗口算法（如每分钟100次）存在临界突变问题：在窗口切换瞬间可能承受双倍流量冲击。滑动窗口通过动态时间区间统计，实现了更平滑精确的流量控制，特别适用于高频敏感场景。

二、核心设计：Redis 有序集合（ZSET）

实现原理：

1. 使用 ZSET 存储请求时间戳（score=timestamp）

2. 每个请求到来时：

   • 清除窗口外的旧数据（ZREMRANGEBYSCORE）

   • 统计当前窗口内请求数（ZCARD）

   • 添加新时间戳（ZADD）

3. 通过 TTL 自动清理过期数据

   import redis.clients.jedis.Jedis;
   import java.time.Instant;public class SlidingWindowRateLimiter {private final Jedis jedis;private final String key;private final int maxRequests;private final long windowMillis;public SlidingWindowRateLimiter(Jedis jedis, String key, int maxRequests, long windowMillis) {this.jedis = jedis;this.key = key;this.maxRequests = maxRequests;this.windowMillis = windowMillis;}public boolean isAllowed() {long now = Instant.now().toEpochMilli();long windowStart = now - windowMillis;// 原子操作：移除旧数据并添加新请求jedis.zremrangeByScore(key, 0, windowStart);jedis.zadd(key, now, String.valueOf(now));// 设置键过期避免内存泄漏jedis.expire(key, windowMillis / 1000 + 1);// 获取当前窗口请求数long count = jedis.zcard(key);return count <= maxRequests;}
   }

   三、生产环境优化策略

4. Lua脚本保证原子性
   高并发下需防止竞态条件，使用Redis执行Lua脚本：

   local key = KEYS[1]
   local now = tonumber(ARGV[1])
   local windowStart = tonumber(ARGV[2])
   local maxRequests = tonumber(ARGV[3])
   local expireSec = tonumber(ARGV[4])redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, windowStart)
   redis.call('ZADD', key, now, now)
   redis.call('EXPIRE', key, expireSec)
   local count = redis.call('ZCARD', key)
   return count <= maxRequests and 1 or 0

   时间分片优化性能
   当QPS>10k时，可改用时间桶方案：

   // 将1秒窗口分为10个100ms桶
   long bucketSize = 100; 
   long bucket = now / bucketSize * bucketSize;

5. 集群扩展方案

   • 相同用户路由到固定Redis节点

   • 本地缓存+Redis的二级限流

6. 时间同步问题
   多服务器时需使用NTP同步时间，否则会出现时间漂移导致限流失效

7. 热Key解决方案
   对高频key（如秒杀商品）添加随机后缀分片：

8. 四、基准测试对比

   算法类型	QPS上限	内存消耗	时间精度
   固定窗口	12k	低	低
   滑动窗口(Lua)	8k	中	高
   令牌桶	15k	高	中

   测试环境：Redis 6.2, 4核CPU, 100并发线程

   五、真实场景踩坑记录

通过Redis的ZSET实现滑动窗口限流，不仅解决了固定窗口的临界突变问题，还能在分布式环境中保持高一致性。实际部署时建议结合监控系统（如Prometheus）实时观察限流效果。

1. 时间同步问题
   多服务器时需使用NTP同步时间，否则会出现时间漂移导致限流失效

2. 热Key解决方案
   对高频key（如秒杀商品）添加随机后缀分片：

   String shardKey = key + "_" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);

   突发流量处理
   结合令牌桶算法实现预热机制：

   // 每秒补充10个令牌
   jedis.incrBy(key, 10); 
   jedis.expire(key, 1);

   六、完整生产级实现

   public class RateLimiter {private final JedisPool jedisPool;private final String luaScript;public RateLimiter(JedisPool pool) {this.jedisPool = pool;this.luaScript = "local current = redis.call('zcard', KEYS[1])\n" +"if current >= tonumber(ARGV[1]) then\n" +"    return 0\n" +"end\n" +"redis.call('zadd', KEYS[1], ARGV[2], ARGV[3])\n" +"redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[4])\n" +"return 1";}public boolean tryAcquire(String key, int limit, int windowSec) {try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {long now = System.currentTimeMillis();String member = UUID.randomUUID().toString(); // 唯一标识Object result = jedis.eval(luaScript, 1, key, String.valueOf(limit),String.valueOf(now),member,String.valueOf(windowSec * 2) // 双倍TTL);return "1".equals(result.toString());}}
   }

   七、结论与选型建议

   滑动窗口在精确控制场景下表现优异，但需根据业务特点选择：

3. 电商秒杀：滑动窗口+本地缓存

4. API网关：令牌桶算法

5. 金融交易：多层限流（用户/IP/接口）