滑动窗口限流是一种热门的限流算法，通过维护固定大小的窗口，在设定的时间内限制通过的请求数量不超过指定的阈值。该算法主要包括以下步骤：

1. 初始化：指定窗口大小、请求次数阈值和时间间隔。
2. 维护窗口：按时间顺序将请求放入窗口，并保持窗口内请求数量不超过阈值。
3. 检查通过：每当有新的请求到达时，检查窗口内请求的总数是否超过阈值，若未超过则允许通过，并移除窗口中最旧的请求。
4. 更新窗口：随时间推移，更新窗口内的请求情况，确保窗口内的请求符合限流条件。

滑动窗口限流算法是有效控制系统请求流量、避免系统被大量请求压垮的方式。由于其简单高效的特性，该算法被广泛应用于接口限流、流量控制等场景。然而，需要注意的是，滑动窗口限流算法无法完全解决突发请求问题，因此在实际应用中可能需要与其他策略综合考虑。

基于redis-zset实现的滑动窗口算法流程

核心代码

/**
 * 滑动窗口限流. 需要注意的是，我们要定期清楚过期的key，否则会导致内存泄漏，可以使用ZREMRANGEBYSCORE方法实现.
 * @param key 限流的key
 * @param timeWindow 单位时间，秒
 * @param limit 窗口大小，单位时间最大容许的令牌数
 * @param runnable 成功后的回调方法
 */
public void slidingWindow(String key, int timeWindow, int limit, Runnable runnable) {
    Long currentTime = System.currentTimeMillis();
    if (redisTemplate.hasKey(key)) {
        Long intervalTime = timeWindow * 1000L;
        Long from = currentTime - intervalTime;
        Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, from, currentTime).size();
        if (count != null && count >= limit) {
            throw new RedisLimitException("每" + timeWindow + "秒最多只能访问" + limit + "次.");
        }
        log.info("from key:{}~{},current count:{}", from, currentTime, count);
    }
    redisTemplate.opsForZSet().add(key, UUID.randomUUID().toString(), currentTime);
    Optional.ofNullable(runnable).ifPresent(o -> o.run());
}

上述代码基于时间戳作为主要窗口依据，实现了基于滑动窗口的限流逻辑。由于zset的数据量随时间增长，我们需定期根据score来清理它。

/**
 * 清理昨天的zset元素，应该写成任务调度，每天执行一次，清除过期的zset元素.
 * @param key
 */
public void delByYesterday(String key) {
    Instant currentInstant = Instant.now();
    Instant oneDayAgoInstant = currentInstant.minusSeconds(86400);
    long oneDayAgoTimeMillis = oneDayAgoInstant.toEpochMilli();
    redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, oneDayAgoTimeMillis);
}

事实上，上述逻辑可以用其他语言实现，例如通过go语言实现相关逻辑，并可在MSE网关上实现限流功能。