面试题：Redis多维度限流存储结构中常用的数据类型及应用场景

Question

在实现Redis多维度限流存储结构时，常使用哪些Redis数据类型？请分别阐述这些数据类型在限流场景中的应用方式及优势。

Answer 1

1. String

• 应用方式：常用于基于时间窗口的简单限流。以固定时间窗口内允许的请求次数为值，以当前时间窗口的标识（如时间戳）为键。每次请求时，先获取当前窗口键对应的值（即已请求次数），若小于限制次数则递增该值，否则限流。例如，以每秒为时间窗口，限制每秒最多请求10次。键为当前秒的时间戳，值初始为0，每次请求值加1，当值达到10时限流。
• 优势：简单直观，操作便捷，读写性能极高，适合简单场景下的快速实现。

2. Hash

• 应用方式：适用于多维度限流。可以将不同维度作为Hash的字段，如用户ID、请求类型等，将对应维度的请求次数作为字段值。每次请求时，根据请求的维度信息更新对应的Hash字段值。例如，对于不同用户的不同请求类型分别限流，Hash的键可以是用户ID，字段为请求类型，值为该用户该请求类型的已请求次数。
• 优势：能灵活处理多维度信息，便于管理和统计不同维度下的限流情况，结构清晰，同时读写效率也较高。

3. Sorted Set

• 应用方式：可用于基于时间序列的限流，利用其按分数排序的特性。将请求时间作为分数，每个请求作为一个成员。通过计算特定时间范围内的成员数量来判断是否限流。例如，限制最近1分钟内请求次数不超过100次，可将每次请求的时间戳作为分数添加到Sorted Set中，通过计算当前时间前1分钟内的成员数量与100比较来决定是否限流。
• 优势：能够很好地处理时间序列相关的限流逻辑，可精确控制时间窗口内的请求数量，同时支持高效的范围查询。