Redis实现高并发计数器

业务需求中经常有需要用到计数器的场景:譬如一个手机号一天限制发送5条短信、一个接口一分钟限制多少请求、一个接口一天限制调用多少次等等。使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求。以一个接口一天限制调用次数为例:

 /**
 * 是否拒绝服务
 * @return
 */
 private boolean denialOfService(String userId){
 long count=JedisUtil.setIncr(DateUtil.getDate()+"&"+userId+"&"+"queryCarViolation", 86400);
 if(count<=10){
  return false;
 }
 return true;
 }
/**
 * 查询违章
 * @param plateNumber车牌
 * @param vin 车架号
 * @param engineNo发动机
 * @param request
 * @param response
 * @throws Exception
 */
 @RequestMapping("/queryCarViolationList.json")
 @AuthorizationApi
 public void queryCarViolationList(@CurrentToken Token token,String plateNumber,String vin,
    String engineNo,HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception {
   String userId=token.getUserId();
      //超过限制,拦截请求
   if(denialOfService(userId)){
  apiData(request, response, ReqJson.error(CarError.ONLY_5_TIMES_A_DAY_CAN_BE_FOUND));
  return;
   }
 //没超过限制,业务逻辑……
 }

每次调用接口之前,先获得下计数器自增后的值,如果小于限制,放行,执行后面的代码。如果大于限制,则拦截掉。

JedisUtil工具类:

public class JedisUtil {
 protected final static Logger logger = Logger.getLogger(JedisUtil.class);
 private static JedisPool jedisPool;

 @Autowired(required = true)
 public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
 JedisUtil.jedisPool = jedisPool;
 }
 /**
 * 对某个键的值自增
 * @author liboyi
 * @param key 键
 * @param cacheSeconds 超时时间,0为不超时
 * @return
 */
 public static long setIncr(String key, int cacheSeconds) {
 long result = 0;
 Jedis jedis = null;
 try {
  jedis = jedisPool.getResource();
  result =jedis.incr(key);
  if (cacheSeconds != 0) {
  jedis.expire(key, cacheSeconds);
  }
  logger.debug("set "+ key + " = " + result);
 } catch (Exception e) {
  logger.warn("set "+ key + " = " + result);
 } finally {
  jedisPool.returnResource(jedis);
 }
 return result;
 }
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器的示例

    为什么要做一个访问计数?之前的个人博客用得是卜算子做站点访问计数,用起来挺好,但出现较多次的响应很慢,再其次就是个人博客实在是访问太少,数据不好看

  • redis实现计数器-防止刷单方法介绍

    最近由于双11要来临,公司需要在接口请求上,做一下并发限制的处理,或者做一个防止刷单的安全拦截: 比如:一个接口请求,限制每秒请求总数为200次,超过200次就等待,等下一秒,再次请求,这里用到一个redis作为一个计数器的模式来实现. 调用redis的方法: INCR key 将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作. 如果值包含错误的类型,或字符串类型的值不能表示为数字,那么返回一个错误. 这是一个针对字符串的

  • PHP基于redis计数器类定义与用法示例

    本文实例讲述了PHP基于redis计数器类定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 这里使用其incr(自增),get(获取),delete(清除)方法来实现计数器类. 1.Redis计数器类代码及演示实例 RedisCounter.class.php <?php /** * PHP基于Redis计数器类 * Date: 2017-10-28 * Aut

  • Redis实现唯一计数的3种方法分享

    唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性,例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor (也就是 UV).计数问题很常见,但解决起来可能十分复杂:一是需要计数的量可能很大,比如大型的站点每天有数百万的人访问,数据量相当大:二是通常还希望扩展计数的维度,比如除了需要每天的 UV,还想知道每周或每月的 UV,这样导致计算十分复杂. 在关系数据库存储的系统里,实现唯一计数的方法就是 select count(distinct <item_id>),它十分简单,但是如果数据量很大,这

  • redis通过位图法记录在线用户的状态详解

    前言 在进入今天的主题前,先简单地解释下Redis中的位图到底是什么.Redis官方文档对于位图的介绍如下: 位图不是一个真实的数据类型,而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合.由于字符串类型是二进制安全的二进制大对象,并且最大长度是 512MB,适合于设置 2^32个不同的位. 位操作分为两组:常量时间单个位的操作,像设置一个位为 1 或者 0,或者获取该位的值.对一组位的操作,例如计算指定范围位的置位数量. 位图的最大优势是有时是一种非常显著的节省空间来存储信息的方式.例如,在一个系统中

  • Redis精确去重计数方法(咆哮位图)

    前言 如果要统计一篇文章的阅读量,可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成.如果要求阅读量必须按用户去重,那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id,获取 set 集合的长度就是去重阅读量.但是如果爆款文章阅读量太大,set 会浪费太多存储空间.这时候我们就要使用 Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构来代替 set,它只会占用最多 12k 的存储空间就可以完成海量的去重统计.但是它牺牲了准确度,它是模糊计数,误差率约为 0.81%. 那么有没有一种不怎么

  • Docker 部署 SpringBoot 项目整合 Redis 镜像做访问计数示例代码

    最终效果如下 大概就几个步骤 1.安装 Docker CE 2.运行 Redis 镜像 3.Java 环境准备 4.项目准备 5.编写 Dockerfile 6.发布项目 7.测试服务 环境准备 系统:Ubuntu 17.04 x64 Docker 17.12.0-ce IP:45.32.31.101 一.安装 Docker CE 国内不建议使用:"脚本进行安装",会下载安装很慢,使用步骤 1 安装,看下面的链接:常规安装方式 1.常规安装方式 Ubuntu 17.04 x64 安装

  • Redis的使用模式之计数器模式实例

    Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.打算写一系列 Redis 使用模式的文章,深入总结介绍 Redis 常见的使用模式,以供大家参考. 常见汇总计数器 汇总计数是系统常见功能,比如网站通常需要统计注册用户数,网站总浏览次数等等. 使用 Redis 提供的基本数据类型就能实现汇总计数器,通过 incr 命令实现增加操作. 比如注册用户数,基本操作命令如下: 复制代码 代码如下: # 获取注册用户数

  • Java利用Redis实现高并发计数器的示例代码

    业务需求中经常有需要用到计数器的场景:譬如一个手机号一天限制发送5条短信.一个接口一分钟限制多少请求.一个接口一天限制调用多少次等等.使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求.以一个接口一天限制调用次数为例: /** * 是否拒绝服务 * @return */ private boolean denialOfService(String userId){ long count=JedisUtil.setIncr(DateUtil.getDate()+"&"+user

  • Redis实现高并发计数器

    业务需求中经常有需要用到计数器的场景:譬如一个手机号一天限制发送5条短信.一个接口一分钟限制多少请求.一个接口一天限制调用多少次等等.使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求.以一个接口一天限制调用次数为例: /** * 是否拒绝服务 * @return */ private boolean denialOfService(String userId){ long count=JedisUtil.setIncr(DateUtil.getDate()+"&"+user

  • Redis瞬时高并发秒杀方案总结

    1.Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据;: 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容: 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用: 使用APPEND命令在字符串后添加内容. 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序: 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:LPUSH)或者尾部(右边:RPUSH): 一个列表最多可以包含232-1个

  • Nginx+Lua+Redis构建高并发Web应用

    本文介绍如何用Nginx+Lua+Redis来构建高并发Web应用,Curl请求Nginx,Nginx通过Lua查询Redis,返回json数据. 一.安装1.安装lua-redis-parser 复制代码 代码如下: #git clone https://github.com/agentzh/lua-redis-parser.git #export LUA_INCLUDE_DIR=/usr/include/lua5.1 #make CC=gcc #make install CC=gcc 2.安

  • Redis处理高并发机制原理及实例解析

    1.Redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.Redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redi

  • 使用Redis解决高并发方案及思路解读

    目录 NoSQL Redis 痛点 思路 分布式锁 锁续命 扩展 结语 NoSQL Not Only SQL的简称.NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的. 即非关系型数据库,它们不保证关系数据的ACID特性,数据之间一般没有关联,在扩展上就非常容易实现,并且拥有较高的性能. Redis redis是nosql的典型代表,也是目前互联网公司的必用技术. redis是键值(Key-Value)存储数据库,主要会使用到哈希表.大多数时候是直接以缓存的形式被使用,使得请求不直

  • MySQL中实现高性能高并发计数器方案(例如文章点击数)

    现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:"article_id, article_name, article_content, article_author, article_view--在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没有问题.对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大. 言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行

  • Redis锁完美解决高并发秒杀问题

    目录 1 单机环境下的锁 2 分布式情况下使用Redis锁. 3 一台服务宕机,导致无法释放锁 4 给每一把锁加上过期时间 5延长锁的过期时间,解决锁失效 6 使用Redisson简化代码 场景:一家网上商城做商品限量秒杀. 1 单机环境下的锁 将商品的数量存到Redis中.每个用户抢购前都需要到Redis中查询商品数量(代替mysql数据库.不考虑事务),如果商品数量大于0,则证明商品有库存.然后我们在进行库存扣减和接下来的操作.因为多线程并发问题,我们不得不在get()方法内部使用同步代码块

  • php处理抢购类功能的高并发请求

    本文以抢购.秒杀为例.介绍如何在高并发状况下确保数据正确. 在高并发请求下容易参数两个问题 1.数据出错,导致产品超卖. 2.频繁操作数据库,导致性能下降. 测试环境 Windows7 apache2.4.9 php5.5.12 php框架 yii2.0 工具 apache bench (apache自带高并发请求工具). 通常处理方法 从控制器可以看出代码思路.先查询商品库存.如果库存大于0 ,则库存减少1,同时生产订单,录入抢购者数据. // 常规代码处理高并发 public functio

  • Java并发计数器的深入理解

    前言 一提到线程安全的并发计数器,AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具.Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法,常常是高性能,高并发的代名词.本文将会阐释,在并发场景下,使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计,实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案.近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案,并将它们的对比与实现细节整理于此. 阅读本文前 本文相关的基准测试代码均可在博主的 github 中找到,

随机推荐