使用redis加锁的方式生成订单号 redis做微服务发号器

互联资讯 2023-04-09 23:56:05 0

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来源：业余草

Redis限流用法
基于Java的Redis限流用法
这个限流算法的缺点是什么

ChatGpt实现的短信发送Redis限流功能

本文的内容和源码都来自于 ChatGpt，大家感受一下 ChatGpt 的强大，比我写的都好！

Redis可以用来实现限流，其中比较常用的是基于令牌桶算法实现的限流方式。下面是一个基于Redis的令牌桶限流的实现示例：

首先需要在Redis中设置一个有序集合，用来存储令牌桶的令牌信息，比如令牌的数量、令牌的过期时间等。
当有请求需要进行限流时，先从Redis中获取令牌桶中的令牌数量，如果令牌数量不足，则返回限流失败。
如果令牌数量充足，则从令牌桶中消耗一个令牌，并更新令牌桶中的令牌数量和过期时间。
返回限流成功。

下面是一个基于Python的实现示例：

这个实现中，是连接对象，key是存储令牌桶信息的有序集合的键名，是令牌桶的容量，rate是每秒钟生成的令牌数量，是令牌桶的默认过期时间。方法用来判断当前请求是否允许通过，如果允许通过则返回，否则返回。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & 【【微信】】实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址&#【【网址】】/YunaiV/【【微信】】
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好的，下面是基于Java的Redis限流用法示例：

首先需要添加Redis的Java客户端依赖，比如Jedis或Lettuce。以Jedis为例，可以在Maven项目中添加以下依赖：

在Java代码中实现令牌桶算法的限流逻辑。下面是一个基于Jedis的令牌桶限流的实现示例：

这个实现中，是客户端实例，是存储令牌桶信息的有序集合的键名，是令牌桶的容量，是每秒钟生成的令牌数量，是令牌桶的默认过期时间。方法用来判断当前请求是否允许通过，如果允许通过则返回，否则返回。

基于以上的方法，在短信发送时，进行限流。限制每个号码在的发生频率，限制每分钟的系统处理能力。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + 【【微信】】 + Vue & 【【微信】】实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

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这个限流算法（令牌桶算法）的缺点主要有以下几点：

对于短时间内突发流量的处理不太友好。由于令牌桶算法是按照一定速率生成令牌，当请求流量超出了这个速率时，就会导致令牌桶中没有足够的令牌，此时请求会被限流。如果短时间内有大量请求同时到来，就会导致很多请求被限流，而令牌桶中的令牌也不足以应对这种情况。
令牌桶算法需要不断地更新令牌桶中的令牌数量和过期时间。这样就需要频繁地向Redis服务器发送写操作，增加了系统的负担，而且在高并发情况下可能会出现性能问题。
如果Redis服务器出现故障，可能会导致令牌桶中的令牌数量和过期时间不准确，从而影响限流效果。
令牌桶算法在限流时只能判断请求是否允许通过，而不能统计请求的具体数量。如果需要统计请求数量，需要结合其他算法，比如计数器算法。

综上所述，令牌桶算法在实际应用中需要根据具体场景选择合适的限流算法，避免上述缺点造成不良影响。

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已在知识星球更新源码解析如下：

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怎么使用chatgptapi

准备调用ChatGPT接口，过了一遍官方接口文档，由于没有学过AI相关知识，有些参数和术语还是不太了解，有些单词使用很生僻的意思，翻译的很生硬，先大致翻译一遍，后面再看下手册理解下，回过头来补充下这个API文档，帮助理解。感觉prompt(提示)、Embeddings(嵌入)、Fine-tunes(微调)有点牛逼。

要安装官方 Python 绑定，请运行以下命令：

要安装官方 Node.js 库，请在 Node.js 项目目录中运行以下命令：

OpenAI API 使用 API 密钥进行身份验证。访问您的API 密钥页面以检索您将在请求中使用的 API 密钥。

**请记住，您的 API 密钥是秘密的！**不要与他人共享或在任何客户端代码（浏览器、应用程序）中公开它。生产请求必须通过您自己的后端服务器进行路由，您的 API 密钥可以从环境变量或密钥管理服务中安全加载。

所有 API 请求都应在 HTTP 标头中包含您的 API 密钥，如下所示：

对于属于多个组织的用户，您可以传递一个标头来指定哪个组织用于 API 请求。来自这些 API 请求的使用将计入指定组织的订阅配额。

curl命令示例：

Python 包的示例：

Node.js 包的示例：

组织 ID 可以在您的组织设置页面上找到。

您可以将下面的命令粘贴到您的终端中以运行您的第一个 API 请求。确保替换为您的秘密 API 密钥。

此请求查询模型以完成以提示“ Say this is a test ”开头的文本。您应该会收到类似于以下内容的响应：

现在你已经生成了你的第一个聊天完成。我们可以看到is这意味着 API 返回了模型生成的完整完成。在上面的请求中，我们只生成了一条消息，但是您可以设置参数来生成多条消息选择。在这个例子中，更多的是用于传统的文本完成任务。该模型还针对聊天应用程序进行了优化。

列出并描述 API 中可用的各种模型。您可以参考模型文档以了解可用的模型以及它们之间的区别。

列出当前可用的模型，并提供有关每个模型的基本信息，例如所有者和可用性。

检索模型实例，提供有关模型的基本信息，例如所有者和权限。

路径参数

参数名	类型	是否必输	描述
是	用于此请求的模型的 ID

给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。

为提供的提示和参数创建完成

请求体

参数名	类型	是否必输	默认值
是	要使用的模型的 ID。您可以使用List models API 来查看所有可用模型，或查看我们的模型概述以了解它们的描述。
或	否	<\|endoftext\|>	生成完成的提示，编码为字符串、字符串数组、标记数组或标记数组数组。请注意，<\|endoftext\|>是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定提示，模型将生成新文档的开头。
否	插入文本完成后出现的后缀。
否	16	完成时生成的最大标记数。您的提示加上的标记计数不能超过模型的上下文长度。大多数模型的上下文长度为 2048 个标记（最新模型除外，它支持 4096）。标记翻译请看文章末尾
否	1	使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。我们通常建议改变这个或但不是两者。
否	1	一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议改变这个或但不是两者。
否	1	为每个提示生成多少完成。注意：因为这个参数会产生很多完成，它会很快消耗你的令牌配额。请谨慎使用并确保您对和进行了合理的设置
否	是否回流部分进度。如果设置，标记将在可用时作为仅数据服务器发送事件发送，流由消息终止。
否	在上包括对数概率最有可能的标记，以及所选标记。例如，如果 logprobs 为 5，则 API 将返回 5 个最有可能的标记的列表。 API 将始终返回采样令牌的，因此响应中最多可能有个元素。的最大值为 5。如果您需要更多，请通过我们的帮助中心联系我们并描述您的用例。
否	除了完成之外，还回显提示
或	否	API 将停止生成更多标记的最多 4 个序列。
否	-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。
否	-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
否	1	在服务器端生成完成，并返回“最佳”。每个标记具有最高对数概率的那个。无法流式传输结果。当使用，控制候选完成的数量，指定返回多少 - 必须大于。注意：因为这个参数会产生很多完成，它会很快消耗你的令牌配额。请谨慎使用并确保您对和进行了合理的设置。
否	修改指定标记出现在完成中的可能性。接受一个 json 对象，该对象将标记（由 GPT 分词器中的标记ID 指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。您可以使用此标记生成器工具（适用于 GPT-2 和 GPT-3）将文本转换为标记 ID。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的对数中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关标记的禁止或独占选择。例如，您可以传递 {“50256”: -100} 以防止生成 <\|endoftext\|>
否	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

示例请求

参数

响应

给定聊天对话，模型将返回聊天完成响应。

为聊天消息创建完成

请求体

参数名	类型	是否必输
是	要使用的模型的 ID。有关哪些模型适用于聊天 API 的详细信息，请参阅模型端点兼容性表。
是	以聊天格式生成聊天完成的消息。
否	1	使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。我们通常建议改变这个或但不是两者。
否	1	一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议改变这个或但不是两者。
否	1	为每个输入消息生成多少个聊天完成选项。
否	如果设置，将发送部分消息增量，就像在 ChatGPT 中一样。令牌将在可用时作为纯数据服务器发送事件发送，流由data：[DONE] 消息终止。有关示例代码，请参阅 OpenAI Cookbook。
或	否	API 将停止生成更多标记的最多 4 个序列。
否	聊天完成时生成的最大标记数。输入标记和生成标记的总长度受模型上下文长度的限制。
否	-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。
否	-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
否	修改指定标记出现在完成中的可能性。接受一个 json 对象，该对象将标记（由 GPT 分词器中的标记ID 指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。您可以使用此标记生成器工具（适用于 GPT-2 和 GPT-3）将文本转换为标记 ID。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的对数中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关标记的禁止或独占选择。
否	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

示例请求

参数

响应

给定提示和指令，模型将返回提示的编辑版本。

为提供的输入、指令和参数创建新的编辑。

请求体

参数名	类型	是否必输
是	要使用的模型的 ID。您可以将或模型与此端点一起使用。
否	空字符串	用作编辑起点的输入文本。
是	告诉模型如何编辑提示的指令。
否	1	为输入和指令生成多少编辑。
否	1	使用什么采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。我们通常建议改变这个或但不是两者。
否	1	一种替代温度采样的方法，称为核采样，其中模型考虑具有 top_p 概率质量的标记的结果。所以 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议改变这个或但不是两者。

示例请求

参数

响应

给定提示和/或输入图像，模型将生成新图像。

参数名	类型	是否必输
是	所需图像的文本描述。最大长度为 1000 个字符。
否	1	要生成的图像数。必须介于 1 和 10 之间。
生成图像的大小。必须是之一
否	生成的图像返回的格式。必须是或
否	1	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

参数名	类型	是否必输
是	要编辑的图像。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且是方形的。如果未提供遮罩，图像必须具有透明度，将用作遮罩。
否	一个附加图像，其完全透明区域（例如，alpha 为零）指示应编辑的位置。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且具有与相同的尺寸。
是	所需图像的文本描述。最大长度为 1000 个字符。
否	1	要生成的图像数。必须介于 1 和 10 之间。
否	1	生成图像的大小。必须是之一
生成的图像返回的格式。必须是或之一
代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

参数名	类型	是否必输
是	用作变体基础的图像。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且是方形的。
否	1	要生成的图像数。必须介于 1 和 10 之间。
否	生成图像的大小。必须是之一
否	生成的图像返回的格式。必须是或之一
否	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

参数名	类型	是否必输
是	要使用的模型的 ID。您可以使用List models API 来查看所有可用模型，或查看我们的模型概述以了解它们的描述。
否	1	输入文本以获取嵌入，编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入，请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。
否	代表您的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

参数名	类型	是否必输	默认值	描述
是	要转录的音频文件，采用以下格式之一：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 或 webm。
是	要使用的模型的 ID。仅当前可用。
否	可选文本，用于指导模型的风格或继续之前的音频片段。提示应与音频语言相匹配。
否	转录输出的格式，采用以下选项之一：json、text、srt、【【微信】】或 vtt。
否	采样温度，介于 0 和 1 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。如果设置为 0，模型将使用对数概率自动升高温度，直到达到特定阈值。
否	输入音频的语言。以ISO-639-1格式提供输入语言将提高准确性和延迟。

参数名	类型	是否必输	默认值	描述
是	要翻译的音频文件，采用以下格式之一：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 或 webm。
是	要使用的模型的 ID。仅当前可用。
否	可选文本，用于指导模型的风格或继续之前的音频片段。提示应为英文
否	转录输出的格式，采用以下选项之一：json、text、srt、【【微信】】或 vtt。
否	采样温度，介于 0 和 1 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。如果设置为 0，模型将使用对数概率自动升高温度，直到达到特定阈值。

参数名	类型	是否必输	默认值	描述
是	要上传的JSON 行文件的名称。如果设置为“”，则每一行都是一个 JSON 记录，其中包含代表您的训练示例的“prompt”和“completion”字段。
是	上传文件的预期目的。使用“”进行微调。这使我们能够验证上传文件的格式。