接口限流怎么选：固定窗口、滑动窗口、令牌桶

接口被脚本刷是迟早会遇到的事：同一个 user_id 高频密集请求同一个接口，间隔均匀，典型的自动化特征。

没有限流的接口，这些请求会全部打到数据库上，慢查询堆积、正常请求跟着遭殃。

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固定窗口的边界漏洞

最简单的限流：每分钟最多 100 次，超了拒绝。

String key = "limit:" + userId + ":" + (System.currentTimeMillis() / 60_000);
long count = redis.incr(key);
redis.expire(key, 60, TimeUnit.SECONDS);
if (count > 100) throw new TooManyRequestsException();

这有个边界问题：59:59 发了 100 次，60:00 计数器归零，60:01 又能发 100 次。在分钟切换的 2 秒内可以发 200 次请求，是设定上限的两倍。

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令牌桶：允许适度突发

令牌桶以固定速率往桶里放令牌，请求消耗令牌，桶满后新令牌溢出不累积。

特点：平时积累令牌，短时突发可以消耗积累，但长期速率不超过补充速率。

单机场景用 Guava：

// 每秒允许 10 个请求（令牌补充速率）
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0);

public void handleRequest() {
    if (!limiter.tryAcquire()) {
        throw new TooManyRequestsException();
    }
    // 处理请求
}

多实例部署时，Guava 的令牌桶是单机的，各实例独立计数。100 台机器，每台限 10 QPS，实际能放过 1000 QPS——需要分布式限流。

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分布式滑动窗口：Redis + Sorted Set

精确的分布式限流，用 Redis Sorted Set 实现滑动窗口：

public boolean isAllowed(String userId, int maxRequests, long windowMs) {
    String key = "ratelimit:" + userId;
    long now = System.currentTimeMillis();
    long windowStart = now - windowMs;

    // Lua 脚本保证原子性
    String script = """
        local key = KEYS[1]
        local now = tonumber(ARGV[1])
        local windowStart = tonumber(ARGV[2])
        local maxRequests = tonumber(ARGV[3])
        
        redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, windowStart)
        local count = redis.call('ZCARD', key)
        if count < maxRequests then
            redis.call('ZADD', key, now, now)
            redis.call('EXPIRE', key, math.ceil((now - windowStart) / 1000) + 1)
            return 1
        end
        return 0
        """;

    Long result = redis.execute(script, List.of(key),
        String.valueOf(now), String.valueOf(windowStart), String.valueOf(maxRequests));
    return Long.valueOf(1).equals(result);
}

Lua 脚本保证"查计数 + 写入"的原子性，避免并发时多个请求同时判断"未超限"都通过。

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限流后的响应

不要只返回 500 或让请求超时挂着，正确做法：

// HTTP 429 Too Many Requests
response.setStatus(429);
response.setHeader("Retry-After", "60");  // 告诉客户端 60 秒后重试
response.getWriter().write("{\"error\":\"too_many_requests\",\"retryAfter\":60}");

Retry-After 头让调用方知道等多久，合法的自动化客户端会尊重这个响应，减少无效重试。

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限流的维度

维度	key 格式	适合拦截
用户	limit:user:{userId}	单用户滥用
IP	limit:ip:{ip}	未登录刷接口
接口 + 用户	limit:api:{path}:{userId}	针对特定接口保护
全局接口	limit:api:{path}	保护后端总吞吐

多维度叠加使用，先过用户级，再过 IP 级，再过接口总量——任何一层超限就拒绝。