滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况，能够更精确的应对流量变化，比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制，不过今天要说的是服务限流场景中的应用。
算法原理
这里假设业务需要每秒钟限流100次，先来看固定窗口算法的两个问题：
- 漏检
如下图所示，单看第1秒和第2秒，其请求次数都没有超过100，所以使用固定窗口算法时不会触发限流。但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100，这时候可能会给系统带来伤害，使用固定窗口算法时不能检测到这种情况。
- 太刚
针对漏检的问题，你可能会说，可以把时间窗口设置为500ms，把限流阈值设置为50。那么来看下图，除了第2个计数周期超过了50，从而触发限流，前后几个计数周期的请求都很正常，甚至都不会超过阈值的50%，可能第2个计数周期的情况实在太特殊，1天都不会出现第2次，如果对系统不会造成影响，能不能通融下，做不到！固定窗口算法这时候就会显得太过刚性。
如上图所示：
- 滑动窗口的时间跨度是1秒，每个小计数周期的时间跨度是500ms，此处的滑动窗口包含2个小计数周期。
- 随着时间的前进，滑动窗口包含的小计数周期会以500ms为单位向前移动，但始终是包含2个小计数周期。
- 判断是否限流时，需要将当前滑动窗口包含的2个小计数周期的计数值加起来。
- 相比固定窗口计数器算法，滑动窗口可以有效减少漏检，如上图滑动窗口移动到了500-1500ms，发现总数超过100，则触发限流；滑动窗口在0-1000ms、1000-2000ms时都不会触发限流，即使其中某个小周期的计数值超过了阈值的半数，但是总数没有超过100，就不会限流，能够应对极少出现的突发流量情况。
从分析还可以看出，滑动窗口的小周期划分的越多，则检测越准确，但用于跟踪的计数也越多，使用的内存和计算量都会增大。
算法实现
这里讲两种实现方法：进程内即内存滑动窗口算法、基于Redis的滑动窗口算法。
进程内即内存滑动窗口算法
这里介绍一种性能比较高的方法，使用数组实现滑动窗口，这是环形队列的一种特例，如下图所示：
- 假设滑动窗口需要5个小的计数周期，则初始化一个长度为5的整形数组，数字表示数组中的第几个元素。
- 我们知道队列有头有尾，从队头取出数据，向队尾插入数据，带括号的数字表示是队列中的第几个元素。
- 滑动窗口向前移动时，队尾向右移动1位，同时队头也向右移动1位。
- 队尾和队头向右移动都可能会溢出数组，此时让它们回到数组的起始位置，即图中数组的第1个位置。
关于这个算法的详细介绍，可以看这篇文章：如何使用数组实现滑动窗口
基于Redis的滑动窗口算法
基于Redis时也可以使用类似环形队列的方法，比如定义5个KV作为数组的5个元素。不过我之前实现时采用了一种更直观的方式，每个小的计数周期都创建一个KV，同时设置一个绝对超过滑动窗口时间跨度的过期时间，用不到的小计数周期不会一直占用内存；判断是否触发限流时，把这些小滑动窗口的计数值累加起来就可以了。当然实际实现时还需要完善一些细节上的处理，比如怎么找到这些小计数周期，会有多种方案，存起来或者临时计算都可以。
这些操作逻辑可以封装在一个Lua script中，因为Lua script在Redis中执行时也是原子操作，所以Redis的限流计数在分布式部署时天然就是准确的。
