构建基于Redis的高效限流方案（限流方案redis）

限流是一种重要的性能控制机制，是以数据流作为统一控制点，对某一时刻可以访问系统资源的数量进行有限制的控制。基于 Redis 的高效限流方案是目前最常用的一种限流方案之一，特别是用于分布式环境，它可以在短时间内处理高并发的场景，提供可靠的性能保障服务。

Redis的高效限流源于它的灵活性，例如Atomis、Fuse等技术可以使用Redis中的key-value数据结构进行高效控制。首先，构建一个基于Redis的限流模型。通常，限流模型可以基于IP地址、用户ID或http请求路径，为每个用户构建一个key-value数据存储，key存储的通常是用户的IP地址，value则存储的是用户的访问次数记录，然后根据实际需要对每一种模式设置一个阈值，比如一个IP只能一秒访问10次，如果用户访问次数超过阈值，则不允许继续访问该系统，我们可以利用Redis的key过期机制，在限流后自动丢弃这个key（即数据）。通过将门阀技术和Redis的这种有效结合，我们可以构建出一种基于Redis的高效限流模型。

下面我们来看一个限流模型的构建示例：

// 限流模型的构建

// 创建Redis实例

let redis = require(‘redis’);

let client = redis.createClient();

// 设置key-value及过期key

client.set(“ip_address_count”,”0″, “EX”, 10)

// 开启限流

let limitFlow = (ipAddress) => {

return new Promise((resolve, reject) => {

// 对比访问次数

client.get(ipAddress + ‘_count’, (err, count) => {

let cnt = 0;

// count 不存在时赋值为0，否则取出赋值

if (count) {

cnt = Number.parseInt(count);

}

if (cnt > 10) {

reject(‘over the limit’);

} else {

// 请求次数加1

client.set(ipAddress + ‘_count’, cnt + 1);

// 设置过期时间为10s

client.expire(ipAddress + ‘_count’, 10);

resolve()

}

});

})

}

以上代码演示了如何构建一个基于Redis的限流模型，示例中的limitFlow函数针对每一个IP地址进行限流，每次请求时计数器加1，如果数次超过10，则会受到限制，我们可以观察到，在构建限流模型过程中 Redis 提供了key-value 数据结构和key过期机制，因此可以非常高效地构建出基于Redis的限流模型。

基于Redis的高效限流方案的优势在于提供快速、精准的性能保障服务，特别适合大规模分布式环境，可以在系统承载用户量激增db数据访问过大、或环境的不稳定情况下使用，而且它可以自动处理无效的key，减少垃圾数据的产生，提高系统性能。