使用Redis解决限流问题（使用redis做限流）

使用Redis解决限流问题

限流是一种常用的技术，可以限制接口的并发访问量，以减轻业务系统的负担，有效防止恶意攻击，实现业务系统的高性能。 限流一般包括令牌桶算法和漏桶算法，这些算法实现起来比较简单，但是在多服务容器环境中算法实现比较复杂，有可能会出现不同服务容器间限流功能相互抵消的情况，因此，需要一种分布式的限流机制，以保证各个服务容器的限流功能独立工作。

Redis的基础是主从异步复制的设计，支持自动故障转移，实现分布式集群，通过Redis高可用集群可以实现高可用限流，并且Redis集群支持高并发，高吞吐量，可以满足高性能，高可用要求。

主要可以使用Redis实现的限流机制是令牌桶和滑动窗口算法，基本原理是通过原子操作实现对Redis分布式资源的访问控制，如申请token，增加token，释放token等操作，最终确保在指定的时间窗口内，支持的并发量可以在服务器的多台设备中访问同一个Redis资源，从而达到限流的目的。

实现方法：

（1）先使用非原子脚本获取单个用户对指定资源的访问权限：

local ratelimitKey = KEYS[1];
local cur_permits = tonumber(redis.call('get', ratelimitKey))

if(cur_permits == nil or cur_permits == '')
then
    return nil;
else
    cur_permits = cur_permits - 1;
    redis.call('set', ratelimitKey, cur_permits);
    return cur_permits;
end

（2）通过原子脚本检查是否达到设定的速率：

local ratelimitKey = KEYS[1];
local permits_time_unit = KEYS[2];
local ratelimit_limit = tonumber(KEYS[3]);
local now_microtiem = tonumber(ARGV[1]);

redis.call('setnx', ratelimitKey, tostring(ratelimit_limit));
redis.call('pexpire', ratelimitKey, permits_time_unit);
local cur_permits = tonumber(redis.call('get', ratelimitKey))

if(cur_permits > 0)
then
    redis.call('SET', ratelimitKey, cur_permits - 1);
    return 1;
else
    return 0;
end

使用redis技术限流，可以快速解决分布式系统的限流问题，为业务系统提供高可用的服务，比较简单实用。虽然默认没有限流机制，但是Redis提供了很多原子操作，可以轻松实现对Redis资源的分布式限流，从而为业务系统提供高可用的服务。