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Redis是一種高性能的鍵值存儲工具， 如今經(jīng)常被用于各種場景，尤其是分布式環(huán)境中的限流。本文將介紹Redis的彈性限流技術(shù)， 幫助開發(fā)人員更好地處理極端情況下的高流量。
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限流是一種技術(shù)避免在極端情況下由于高流量而導致的服務擁塞。 它的基本原理是，在一定時間內(nèi)對流量加以限制， 避免因超出服務器承受能力而導致服務器出現(xiàn)故障及無法正常運行。
Redis彈性限流技術(shù)是一種比較實用有效地限流技術(shù)，它通過指定一個時間片及其最大請求量， 若某一時間片內(nèi)的請求次數(shù)超過了其最大請求量，則彈性限流技術(shù)會根據(jù)當前時間片調(diào)整本時間片內(nèi)最大請求次數(shù)，以確保不超過服務器的承載能力，從而確保服務器的安全運行。
如何令用量的要求為實現(xiàn)Redis限流，下面是一個簡單的代碼示例：
// Key: lk-{uniqueKey}-{time}
// 比較當前時間字符串與lk-{uniqueKey}-{time}的value值，對不同時間字符串下，其value值不一樣
if (!StringUtils.isNumeric(stringRedisTemplate.opsForValue().get(UNIQUE_KEY+{uniqueKey} + currentTime))){
// 設置當前時間value為1
stringRedisTemplate.opsForValue().set(UNIQUE_KEY+{uniqueKey} + currentTime, "1", timeAllowed);
// 請求通過
return AccessStatusEnum.ACCESS_ALLOW;
} else {
int currentValue = Integer
.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(UNIQUE_KEY+{uniqueKey} + currentTime));
// 比較當前請求值與規(guī)定最大值是否一致
if (currentValue
// 小于 請求通過，自增
stringRedisTemplate.opsForValue().increment(UNIQUE_KEY+{uniqueKey} + currentTime);
return AccessStatusEnum.ACCESS_ALLOW;
} else {
// 大于 請求被限制
return AccessStatusEnum.ACCESS_DENIED;
}
}
以上代碼就是使用Redis進行彈性限流的例子， 可以根據(jù)業(yè)務實際需要實現(xiàn)限流機制，并保證系統(tǒng)的服務性能。 同時，Redis也有一定的緩存功能，可以暫存用戶常用的查詢結(jié)果，減少數(shù)據(jù)庫壓力，令服務更加可靠。
Redis的彈性限流技術(shù)將有助于管理復雜的流量，更好的保護系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，讓系統(tǒng)更加可靠。
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新聞來源：http://www.5511xx.com/article/dppdpio.html
