Redis实现限流，视频流畅体验（redis限流视频）

Redis实现限流，视频流畅体验

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近来，随着互联网视频舆论的爆炸，每一个视频服务都希望视频在播放时能够流畅、体验好，因此，视频网站就需要实施针对视频播放的流量限制，并做到视频质量不失，能够满足每一位用户的需求，这就需要使用Redis结合限流算法来实现流量限制。

Redis限流算法是Redis和限流算法的结合，而Redis本身功能多样，能够实现高效的数据处理及保存，所以Redis限流算法就得到了广泛的应用。

具体来讲，Redis的限流算法的基本思想是，重新地给每一个请求授予一个数字，接着，把这个数据存入Redis容器中，使用这个数据来进行流量的限制，当请求超过了视频服务器的负载，就会限制请求。

Redis实现限流的基本原理如下：

1、基于时间窗口，使用Redis来对给定时间窗口内的请求进行计数；

2、当一个请求来到，Redis就会告诉我们这个请求在一定时间内出现了多少次；

3、如果在特定时间内，请求次数超过了设置的值，则会限制该请求。

例如，以下是一个基于Redis实现实现流量限制的代码示例：

    public static boolean accessAllowed(String userName,String ip){
        //每秒允许的请求数
        int limitPerSecond=10;
        //声明key
        String ipKey=String.format("ip_%s",ip);
        String userNameKey=String.format("user_%s",userName);
     
        //Redis计数器
        Integer currentIps=getCount(ipKey);
        Integer currentUserName=getCount(userNameKey);
     
        if(currentIps==null || currentIps
            //设置一秒TTL
            setExpire(ipKey, 1l);
            currentIps=incrCount(ipKey);  
        }
     
        if(currentUserName==null || currentUserName
            //设置一秒TTL
            setExpire(userNameKey, 1l);
            currentUserName=incrCount(userNameKey);
        }
     
        if(currentIps
            return true;
        }
        return false;
    }

```  

在视频网站进行流量限制的时候，可以使用Redis算法来实现，从而保证每一位用户的流畅的体验。作为备选的，还有一些其他的流量管理算法，比如令牌桶算法、漏桶算法，等等。这些算法都有其各自的特性，应根据实际情况选择最合适自己的限流算法，最终达到良好的播放体验。

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