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下面是一个详细的 Redis 数据结构对比表，比较它们在实现 QPS 限流 / 滑动窗口统计 / 查定比监控等场景中的适用性：

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✅ Redis 数据结构对比表（用于接口限流 / QPS 监控）

维度	String + INCR 固定窗口	List 滑动窗口	Hash 计数器	ZSet 滑动窗口（推荐✅）
是否支持滑动窗口	❌ 固定窗口，秒级粒度	✅ 支持（但遍历慢）	❌ 只能记录总数	✅ 支持，按 score 滑动精确统计
时间精度	秒级（需建多个 key）	毫秒级	无时间概念	✅ 毫秒级（score=时间戳）
删除旧数据效率	❌ 只能等 TTL 超时	❌ 遍历删除，性能差	❌ 需人工定期清理	✅ 使用 ZREMRANGEBYSCORE 快速清理
并发安全性	✅ Redis 单线程保证	✅	✅	✅
统计过去 N 秒内访问量	❌ 不支持	✅ 支持	❌ 只能总数	✅ 支持
实现难度	✅ 简单	❌ 代码复杂、性能差	✅ 中等	✅ 易读，逻辑清晰
内存消耗	✅ 最小	❌ 每条请求存一个元素	✅ 适中	✅ 较优，每条请求存时间戳（可过期）
适用于高并发	✅	❌（频繁 LPOP 性能差）	✅	✅ 推荐使用
典型使用场景	接口限频 / 固定窗口限流	聊天消息窗口 / 简单滑动限流	计数器、行为打点统计	✅ 滑动窗口 QPS、查定比监控、限流等

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✅ 总结推荐

场景	推荐结构	原因说明
QPS 限流 / 滑动窗口（推荐）	✅ ZSet	精确时间戳 + 快速统计/清理 + 支持排序
每秒级限流（不关心滑窗）	String+INCR	实现简单、适合低频低精度接口限流
聊天消息窗口、分页滑动窗口	List	可保留消息顺序，但不适合高并发
多维字段统计、接口访问总量分析	Hash	用于维度分组计数，如按用户、IP 统计访问次数

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✅ 补充说明：为什么不推荐 List

虽然 List 也可以实现滑动窗口，但存在以下问题：

问题	原因说明
❌ 删除慢	需 LPOP 逐个弹出旧数据
❌ 排序无保障	若手动插入异常时间戳顺序就乱了
❌ 数据膨胀风险	不及时清理会内存暴涨

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✅ 推荐结构总结：

对于 查定比监控 / QPS 限流 / 实时接口告警系统，Redis ZSet 是性能、可维护性和精度最平衡的方案。

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