介紹：

我們可以利用 redis 過期Key來實現接口的頻次限制。可以自定義一些訪問的(速度)限制條件來把那些觸發限制的請求拒之門外.一般常用來進行對爬蟲的限制.

下面就利用 redis 來實現了一個簡單的案例：

裝飾器實現

def frequency_limit(f):
  @wraps(f)
  def frequency_function(*args, **kwargs):
    if 'csrf_token' in session:
      token = session.get("csrf_token")
      url_ = request.url_rule
      redis_key = token + str(url_)
      conn = redis.StrictRedis(host="127.0.0.1", port="6379", password="123456", db=0)
      clicks = conn.get(redis_key)
      if not clicks:
        conn.set(redis_key, 1)
        conn.expire(redis_key, 60)
      else:
        if int(clicks) >= 5:
          return jsonify({'code': 500, 'status': 0, 'message': "您的訪問頻率太快，請稍后再試", 'data': [],
                  'token': token})
        overdue = 1 if conn.ttl(redis_key) = 0 else conn.ttl(redis_key)
        conn.set(redis_key, int(clicks) + 1)
        conn.expire(redis_key, overdue)
    return f(*args, **kwargs)

  return frequency_function

注：在使用 redis Key過期的時候需要注意，在設置了過期時間后，再次改變 Key 的 Value 值時，之前設置的過期時間會失效。

解決辦法：

1）在修改 Value 值的時候，查一下過期時間還有多少 ttl 在修改值的時候把過期時間重新賦值回去（本文用的就是此方法）

2）redis 中設置了過期時間，如果 list 結構中添加一個數據或者改變 hset 數據的一個字段是不會清除超時時間的；

官方網站看了一下expire的說明：
這樣解釋的：

The timeout will only be cleared by commands that delete or overwrite the contents of the key, including DEL, SET, GETSET and all the *STORE commands. This means that all the operations that conceptually alter the value stored at the key without replacing it with a new one will leave the timeout untouched. For instance, incrementing the value of a key with INCR, pushing a new value into a list with LPUSH, or altering the field value of a hash with HSET are all operations that will leave the timeout untouched.

如果用DEL, SET, GETSET會將key對應存儲的值替換成新的，命令也會清除掉超時時間；如果list結構中添加一個數據或者改變hset數據的一個字段是不會清除超時時間的；如果想要通過set去覆蓋值那就必須重新設置expire。

到此這篇關于如何利用 Redis 實現接口頻次限制的文章就介紹到這了,更多相關Redis 實現接口頻次限制內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！