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package cn.dijia478.util; import java.time.LocalTime; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * 滑动时间窗口限流工具 * 本限流工具只适用于单机版,如果想要做全局限流,可以按本程序的思想,用redis的List结构去实现 * * @author dijia478 * @date 2020-10-13 10:53 */ public class SlideWindow { /** 队列id和队列的映射关系,队列里面存储的是每一次通过时候的时间戳,这样可以使得程序里有多个限流队列 */ private volatile static Map<String, List<Long>> MAP = new ConcurrentHashMap<>(); private SlideWindow() {} public static void main(String[] args) throws InterruptedException { while (true) { // 任意10秒内,只允许2次通过 System.out.println(LocalTime.now().toString() + SlideWindow.isGo("ListId", 2, 10000L)); // 睡眠0-10秒 Thread.sleep(1000 * new Random().nextInt(10)); } } /** * 滑动时间窗口限流算法 * 在指定时间窗口,指定限制次数内,是否允许通过 * * @param listId 队列id * @param count 限制次数 * @param timeWindow 时间窗口大小 * @return 是否允许通过 */ public static synchronized boolean isGo(String listId, int count, long timeWindow) { // 获取当前时间 long nowTime = System.currentTimeMillis(); // 根据队列id,取出对应的限流队列,若没有则创建 List<Long> list = MAP.computeIfAbsent(listId, k -> new LinkedList<>()); // 如果队列还没满,则允许通过,并添加当前时间戳到队列开始位置 if (list.size() < count) { list.add(0, nowTime); return true; } // 队列已满(达到限制次数),则获取队列中最早添加的时间戳 Long farTime = list.get(count - 1); // 用当前时间戳 减去 最早添加的时间戳 if (nowTime - farTime <= timeWindow) { // 若结果小于等于timeWindow,则说明在timeWindow内,通过的次数大于count // 不允许通过 return false; } else { // 若结果大于timeWindow,则说明在timeWindow内,通过的次数小于等于count // 允许通过,并删除最早添加的时间戳,将当前时间添加到队列开始位置 list.remove(count - 1); list.add(0, nowTime); return true; } } }
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