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Redis實(shí)現(xiàn)流量控制與優(yōu)化
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量的增長和訪問量的增加，流量控制成為各大網(wǎng)站和應(yīng)用的重要問題之一。針對這一問題，Redis提供了一些優(yōu)秀的解決方案。
一、Redis的流量控制
Redis提供了許多適用于不同應(yīng)用場景的流量控制方法，其中比較常用的是計(jì)數(shù)器和限流。
1. 計(jì)數(shù)器
計(jì)數(shù)器通過記錄訪問次數(shù)來控制流量，一旦超出限定的次數(shù)，就拒絕訪問。實(shí)現(xiàn)方式如下：
“`python
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
def count_limit(KEY, limit, expire):
“””
:param key: 唯一標(biāo)識用戶的key
:param limit: 限制次數(shù)
:param expire: 過期時(shí)間
:return:
“””
if not r.exists(key):
r.setex(key, expire, 1)
return True
elif r.get(key).decode()
r.incr(key)
return True
else:
return False
2. 限流
在高并發(fā)情況下，計(jì)數(shù)器的粒度較粗，可能會導(dǎo)致短時(shí)間內(nèi)訪問量激增，觸發(fā)整體流控。這時(shí)可以采用限流算法，對請求進(jìn)行流量控制。
常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。這里以令牌桶算法為例：
```python
class Tokenbucket(object):
def __init__(self, capcity, rate, key, bucket_size=100, timeout=60):
"""
:param capcity: 桶的最大容量
:param rate: 令牌添加速度（每秒添加幾個(gè)令牌）
:param bucket_size: 初始多少個(gè)令牌
:param timeout: 桶的過期時(shí)間
"""
self.capcity = capcity
self.rate = rate
self.buket_size = bucket_size
self.key = key
self.timeout = timeout
def consume(self, num=1):
bucket = r.lrange(self.key, 0, -1)
current_ts = int(time.time())
# 還差多少令牌可以消費(fèi)
need_token = num - len(bucket)
if self.capcity - len(bucket)
logger.warning('bucket capacity limit, key=%s, bucket_size=%s', self.key, len(bucket))
return False
# 往桶里添加令牌
if self.buket_size - len(bucket) >= need_token:
r.rpush(self.key, *[current_ts for _ in range(need_token)])
else:
r.rpush(self.key, *[current_ts for _ in range(self.buket_size-len(bucket))])
# 獲取桶內(nèi)的令牌
bucket = r.lrange(self.key, 0, -1)
if not bucket:
return False
if int(bucket[-1].decode()) > time.time() - self.timeout:
return True
else:
r.rpop(self.key)
return False
二、Redis的優(yōu)化
1. 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)熱
由于Redis是內(nèi)存存儲介質(zhì)，所以熱點(diǎn)數(shù)據(jù)往往會被保存在內(nèi)存中，而Redis在啟動時(shí)是需要將數(shù)據(jù)從磁盤中讀取到內(nèi)存中，這個(gè)過程比較耗時(shí)，需要大量的IO操作，因此可以在Redis啟動前將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)熱到內(nèi)存中，以提高Redis的性能。
“`python
def preheat_data():
hot_data = {
“key1”: “value1”,
“key2”: “value2”,
“key3”: “value3”
}
for k, v in hot_data.items():
r.set(k, v)
2. 設(shè)置過期時(shí)間
由于Redis是內(nèi)存存儲介質(zhì)，內(nèi)存資源有限，當(dāng)內(nèi)存空間不足時(shí)，Redis會優(yōu)先回收過期的數(shù)據(jù)釋放內(nèi)存，因此通過設(shè)置過期時(shí)間，可以讓Redis自動回收過期的數(shù)據(jù)，以防內(nèi)存溢出。
```python
def set_expire(key, value, expire=60):
r.setex(key, expire, value)
3. 緩存雪崩
緩存雪崩是指當(dāng)緩存服務(wù)器重啟或失效時(shí)，大量請求訪問緩存服務(wù)器，導(dǎo)致請求直接訪問數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫壓力過大，服務(wù)不可用。為了避免這種情況的發(fā)生，可以采用多級緩存的方式，以分擔(dān)請求壓力。
“`python
class MultiCache(object):
def __init__(self, cache_list):
“””
:param cache_list: 緩存級別列表
:param cache_list = [
Redis(host=’localhost’, port=’6379′, db=0),
Memcache([(‘127.0.0.1’,11211)]),
LocalCache(),
]
“””
self.cache_list = cache_list
def get(self, key):
for cache in self.cache_list:
value = cache.get(key)
if value is not None:
return value
return None
def set(self, key, value, expire=None):
for cache in self.cache_list:
cache.set(key, value, expire)
def delete(self, key):
for cache in self.cache_list:
cache.delete(key)
以上就是Redis實(shí)現(xiàn)流量控制與優(yōu)化的方法介紹，通過Redis的優(yōu)秀功能提高了應(yīng)用的性能和穩(wěn)定性。
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網(wǎng)頁標(biāo)題：Redis實(shí)現(xiàn)流量控制與優(yōu)化（redis流控）
新聞來源：http://www.5511xx.com/article/dhcppij.html
