分布式系统中的滑动窗口基于Redis计数的实现

　　概览
　　滑动窗口概念起源于网络通信，是一种流量控制机制。基于对指定窗口的指标统计，可以用于触发后续的处理措施。
　　例如分布式系统中，滑动窗口可以实现服务接口的限流。
　　本文针对滑动窗口在接口限流中的应用，分别提供了普通版（基于本地计数），分布式版（基于Redis计数）滑动窗口的实现。算法思路
　　接口限流一般是指一定单位时间内，对于某个接口的请求量不允许超过某个阈值，如果超出阈值，则会拒绝请求。
　　算法思路包括如下核心点：
　　时间窗口的创建（窗口大小，窗口最小划分周期定义）
　　当前所属时间窗口定位，完成计数，统计操作
　　其中窗口最小划分周期可以理解为窗口每次移动的步长，也是统计计数的基本单位，这个步长的大小决定了窗口是否能平滑移动，步长定义越小，滑动窗口移动得越平滑，最终的统计结果也越精确。
　　如下，定义了一个滑动窗口：
　　窗口大小为4s
　　窗口步长为1s，即一个窗口被拆分成4块
　　假设每个窗口内的请求阈值定义为10个，可以看到：
　　窗口1的请求总数量为8，没有达到阈值
　　窗口2的请求总数量为14，触发了阈值限制，因此其中有4个请求会被拒绝基本实现
　　代码实现思路如下。
　　定义滑动窗口属性：
　　滑动窗口实现：
　　统计当前窗口的请求数：
　　测试用例1：
　　熔断阈值设置为10，可以看到后10次请求都触发了熔断。
　　测试用例2：
　　熔断阈值设置为10，窗口大小为10s，第11次请求触发熔断，之后休眠10s，过渡到下一个新的窗口，后面9次请求正常执行。
　　Redis实现
　　基于Redis有序集合的特性，可以很简单就实现滑动窗口：
　　有序集合的score属性存储每个请求的时间戳
　　窗口数据统计请求量时，只需要把时间窗口外的元素舍弃，集合中剩余的元素数量之和便是结果
　　定义滑动窗口属性：
　　滑动窗口实现：
　　测试用例1：
　　熔断阈值设置为10，可以看到后10次请求都触发了熔断。
　　测试用例2：
　　熔断阈值设置为10，窗口大小为10s，第11次请求触发熔断，之后休眠10s，过渡到下一个新的窗口，后面9次请求正常执行。
　　测试用例3（将窗口大小调整为20s，代码与测试用例2保持一致）：
　　窗口大小设置为20s，第11个请求之后即使休眠了10s，后面9个请求仍然触发熔断，因为这些请求还在同一个窗口内。