系統要限定用戶的某個行為在指定的時間里只能允許發生 N 次（例如：帖子的評論數，1分鐘之內只允許2次評論），可以使用 Redis 的zset數據結構來實現這個限流的功能

這個限流需求中存在一個滑動時間窗口， zset 數據結構的 score 值，可以通過 score 來圈出這個時間窗口來。而且我們只需要保留這個時間窗口，窗口之外的數據都可以砍掉。那這個 zset 的 value 填什么比較合適呢？它只需要保證唯一性即可，用 uuid 會比較浪費空間，那就改用毫秒時間戳吧。

如圖所示，用一個 zset 結構記錄用戶的行為歷史，每一個行為都會作為 zset 中的一個 key 保存下來。同一個用戶同一種行為用一個 zset 記錄。

為節省內存，我們只需要保留時間窗口內的行為記錄，同時如果用戶是冷用戶，滑動時間窗口內的行為是空記錄，那么這個 zset 就可以從內存中移除，不再占用空間。

通過統計滑動窗口內的行為數量與閾值 max_count 進行比較就可以得出當前的行為是否允許

JAVA代碼實現

public class SimpleRateLimiter {

    private final Jedis jedis;

    public SimpleRateLimiter(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }

    public boolean isActionAllow(String userId,String actionKey,int period,int maxCount) throws IOException {
        String key=String.format("hist6:%s:%s",userId,actionKey);
        long nowTs=System.currentTimeMillis();
        //毫秒時間戳
        Pipeline pipeline=jedis.pipelined();
        pipeline.multi();//用了multi，也就是事務，能保證一系列指令的原子順序執行
        //value和score都使用毫秒時間戳
        pipeline.zadd(key,nowTs,nowTs+"");
        //移除時間窗口之前的行為記錄，剩下的都是時間窗口內的
        pipeline.zremrangeByScore(key,0,nowTs-period*1000);
        //獲得[nowTs-period*1000,nowTs]的key數量
        Response<Long> count=pipeline.zcard(key);
        //每次設置都能保持更新key的過期時間
        pipeline.expire(key,period);
        pipeline.exec();
        pipeline.close();
        return count.get()<=maxCount;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        Jedis jedis=new Jedis("localhost",6379);
        jedis.auth("iostream");
        SimpleRateLimiter limiter=new SimpleRateLimiter(jedis);
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            //每個用戶在1秒內最多能做五次動作
            System.out.println(limiter.isActionAllow("viscu","reply",1,5));
        }
    }
}

zset 集合中只有 score 值非常重要，value 值沒有特別的意義，只需要保證它是唯一的就可
以了。
因為這幾個連續的 Redis 操作都是針對同一個 key 的，使用 pipeline 可以顯著提升
Redis 存取效率。但這種方案也有缺點，因為它要記錄時間窗口內所有的行為記錄，如果這
個量很大，比如限定 60s 內操作不得超過 100w 次這樣的參數，它是不適合做這樣的限流
的，因為會消耗大量的存儲空間