Java 实现滑动时间窗口限流算法，你见过吗？

野性酷女 2023-09-24 18:57 49阅读 0赞

在网上搜滑动时间窗口限流算法，大多都太复杂了，本人实现了个简单的，先上代码：

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;
            }
        }
    
    }

运行可以看到，任意10秒内，通过的次数不超过2次。

或者按照实现原理来说，任意通过2次内的时间差，都不超过10秒：

![335e465e883ab574299ac0b82cdca7aa.png][]

这里画图做说明，为什么这样可以做到滑动窗口限流，假设10秒内允许通过5次

1.这条线就是队列list，当第一个事件进来，队列大小是0，时间是第1秒：

![b7e311132e50fe3e0f7483b30b4b31ee.png][]

2.因为size=0，小于5，都没有到限制的次数，完全不用考虑时间窗口，直接把这次事件的时间戳放到0的位置：

![7b4ff3fcbd1e309bddec675d4f4d3e4d.png][]

3.第2.8秒的时候，第二个事件来了。

因为此时size=1，还是小于5，把这次事件的时间戳放到0的位置，原来第1秒来的事件时间戳会往后移动一格：

![385862cbb77b56f6da0f0f959de576fd.png][]

4.陆续的又来了3个事件，队列大小变成了5，先来的时间戳依次向后移动。

此时，第6个事件来了，时间是第8秒：

![0333062210a854abead8745c6f2e07be.png][]

5.因为size=5，不小于5，此时已经达到限制次数，以后都需要考虑时间窗口了。

所以取出位置4的时间（离现在最远的时间），和第6个事件的时间戳做比较：

![00fc4a417e78df52b7be2864eef024d0.png][]

6.得到的差是7秒，小于时间窗口10秒，说明在10秒内，来的事件个数大于5了，所以本次不允许通过：

![07c6d3b1494c33c551765dd04988e4c6.png][]

7.接下来即便来上100个事件，只要时间差小于等于10秒，都同上，拒绝通过：

![879ff8b95318e53f60eb36158f865ba0.png][]

8.第11.1秒，第101次事件过来了。

因为size=5，不小于5，所以取出位置4的时间（离现在最远的时间），和第101个事件的时间戳做比较：

![6210c1ad69e99f190a85cb2ae077521c.png][]

9.得到的差是10.1秒，大于时间窗口10秒，说明在10秒内，来的事件个数小于等于5了，所以本次允许通过：

![b0e295c0ffa5c72829105d98e3c30645.png][]

10.删除位置4的时间（离现在最远的时间），把这次事件的时间戳放到0的位置，后面的时间戳依次向后移动：

![c4fb7b883c462c550187d4cced67e1c4.png][]

往后再来其他事件，就是重复4-10的步骤，即可实现，在任意滑动时间窗口内，限制通过的次数

其本质思想是转换概念，将原本问题的确定时间大小，进行次数限制。

转换成确定次数大小，进行时间限制。

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