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隨著Internet的迅速發(fā)展，服務端提供的HTTP服務也隨之更新，為了維持服務器的穩(wěn)定和可用，服務端程序必須對接口請求做出一定程度的限流，那么該如何設計一種分布式限流系統(tǒng)呢？
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Redis是一個高性能，分布式，開源的內(nèi)存緩存系統(tǒng)，具有很好的讀寫性能和可靠性，深受開發(fā)者的青睞。所以，基于Redis的分布式限流方案是一種經(jīng)濟實惠的限流解決方案。
基于Redis實現(xiàn)分布式限流方案主要有以下2種實現(xiàn)方式：
一、基于Redis的庫存預約制應用
應用場景：比如像一款黑科技類產(chǎn)品，一次產(chǎn)品中可支持100件，如果并發(fā)請求數(shù)較高，服務器容易壓力，如果采用先占位的方案，可以考慮采用Redis的預約制應用，簡單來說就是用戶在購買產(chǎn)品時，先在Redis中預留商品數(shù)量，達到限流的效果。
具體實現(xiàn)步驟如下：
1.程序在Redis中初始化一個key為productId的變量，并賦值為100，表示本次搶購商品總數(shù);
2.用戶發(fā)起搶購請求，程序獲取特定產(chǎn)品ID，并從Redis中獲取這個key能否減一，如果大于0，就認為此次請求通過;
3.程序在Redis中減一，表示此次請求已被處理;
4.用戶支付成功之后，程序在Redis中加一，表示此次請求已失敗;
二、基于Redis的漏桶算法
漏桶算法也是一種常用的分布式流量控制算法，這種算法控制的是流量的速率，類似于將一個信息流像漏斗中放水一樣，從一個速率出去，這樣在應對突發(fā)狀況，可以有效減少接口壓力。
具體實現(xiàn)步驟如下：
1.程序在Redis中初始化一個key為limit，并賦值一個整數(shù)代表請求每秒最大量;
2.用戶發(fā)起搶購請求，程序從Redis中獲取請求每秒最大量的值，再判斷是否達到設定的最大值，如果未超出，則通過;
3.如果超出，說明此次請求拒絕，程序返回404狀態(tài)碼，未通過限流;
4.每秒請求數(shù)達到設定閾值時，未處理請求被丟棄，等到秒數(shù)跳到下一秒，桶中又有多余的流量可以容納新的請求處理。
綜合以上兩種方法，我們可以看到，基于Redis的分布式限流方案能夠有效地提高服務器的性能，提升用戶的體驗，并且經(jīng)濟實惠，有效的控制突發(fā)流量的處理和影響，值得開發(fā)者去嘗試。
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網(wǎng)頁題目：基于Redis的分布式限流方案（分布式限流方案redis）
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