建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Redis實現分布式限流限速
成都創(chuàng)新互聯從2013年創(chuàng)立，是專業(yè)互聯網技術服務公司，擁有項目成都網站建設、成都做網站網站策劃，項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命，1280元興平做網站,已為上家服務,為興平各地企業(yè)和個人服務,聯系電話:13518219792
隨著互聯網的高速發(fā)展，流量攀升的趨勢成為了一種不可避免的趨勢。流量的攀升也帶來了一個問題，就是流量控制的問題。如何在高流量的情況下保證系統穩(wěn)定，已經成為了一個必須解決的問題。在這樣的背景下，分布式限流限速也就應運而生了。
Redis是一個高性能的非關系型數據庫，擁有著高效的讀寫操作和豐富的數據結構，紅色金字塔架構中的極速緩存層。Redis具有高效、可擴展等特點，所以在很多業(yè)務場景下，Redis作為限流限速的緩存介質也是一個不錯的選擇。
在實現限流限速之前，我們需要明確兩個概念：令牌桶和漏桶。
令牌桶算法的原理：令牌桶是一種基于時間間隔的算法，可以平滑地限制發(fā)送至目標的數據流量，避免因為突發(fā)性流量造成的系統負載過重。它的原理是設定一個固定的令牌產生速率，比如每秒鐘生成10個令牌，然后每次事件請求時，需要消耗一個令牌，只有當桶中有足夠的令牌才會繼續(xù)執(zhí)行，如果桶中的令牌被消耗完了，那么后續(xù)的請求就會被拒絕或者等待。
漏桶算法的原理：漏桶算法和令牌桶算法類似，也是一種基于時間間隔的算法，是一種平滑輸出的算法，漏桶可以看成一個固定容量的桶，水（可以看做是請求）會以恒定的速率流出桶外，如果桶滿了就將水丟棄或者等待，其中水以恒定的速率流到桶中，而不管流出來的水的速度有多快。
那么，我們在使用Redis做限流限速時，如何實現呢？下面我們就來講一講。
一、令牌桶算法在Redis中的實現
1. 在Redis中通過使用Lua腳本來保證原子性操作：
local KEY = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
if current +1 > limit then --如果超出限流數，返回0（限流）
return 0
else --沒有超出限流數，則將計數器+1，返回1（不限流）
redis.call("INCRBY", key, "1")
redis.call("expire", key, "2") --設置過期時間，達到限流的作用
return 1
end
其中，key為Redis的鍵值，limit為限流數，current為當前的處理數，INCRBY是Redis的自增命令，expire為Redis的過期時間命令。
2. 在使用令牌桶算法時，要考慮到請求發(fā)送的時間間隔，比如一秒鐘內只能發(fā)送10個請求，那么就需要定時器，定時在一秒鐘之后自動歸零計數器：
local function getallowance(key, rate, capacity, now)
local key = "rate_limiter:"..key
local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
local last_time = tonumber(redis.call("get", key..":ts") or "0")
local elapsed = now - last_time
local allowance = current
if elapsed > 0 then
allowance = allowance + (elapsed*rate)
if allowance > capacity then
allowance = capacity
end
end
redis.call("set", key..":ts", now)
redis.call("set", key, math.max(0,allowance-1))
return allowance > 1
end
以上代碼實現了令牌桶算法限流，可以自行調整參數實現不同的流速控制。
二、漏桶算法在Redis中的實現
漏桶算法的實現稍稍有些不同，需要使用Redis的SETNX命令實現鎖，避免并發(fā)問題。
-- 漏桶算法
-- @return 0表示達到限流條件,1表示未達到
local function leaky_bucket(key, rate, capacity)
local key = "rate_limiter:" .. key
local now = redis.call("time")[1]
local fill_time = capacity/rate
local expected_fill_time = tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0) + fill_time
local allowance = tonumber(redis.call("get", key) or 0)
allowance = allowance - (now - tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0)) / fill_time
if allowance
allowance = 0
end
if allowance
allowance = allowance + 1
else
return 0
end
redis.call("set", key .. ":ts", now)
redis.call("set", key, allowance)
return 1
end
以上代碼實現了漏桶算法限速，同樣可以自行調整參數實現不同的流量控制。
總結：Redis實現分布式限流限速，可以根據不同的業(yè)務場景選擇不同的算法進行實現。算法的選擇一定要考慮到請求的處理時間以及請求的發(fā)送時間間隔。對于高頻率的請求，可以考慮使用令牌桶算法，而對于稀疏的請求，漏桶算法要更加穩(wěn)定和準確。
香港服務器選創(chuàng)新互聯，2H2G首月10元開通。
創(chuàng)新互聯（www.cdcxhl.com）互聯網服務提供商,擁有超過10年的服務器租用、服務器托管、云服務器、虛擬主機、網站系統開發(fā)經驗。專業(yè)提供云主機、虛擬主機、域名注冊、VPS主機、云服務器、香港云服務器、免備案服務器等。
本文名稱：Redis實現分布式限流限速（redis組件分布式限流）
當前URL：http://www.5511xx.com/article/ccoegjj.html
