Redis集群实现并发限制（redis集群并发限制）

Redis是一种非常流行的内存数据库，它可以提供高 performance 、高可用性以及高可扩展性。但是，当你需要处理大量的并发请求时，单一节点的Redis就不再能够满足需求了。

因此，Redis 集群出现了，它可以将不同的节点结合在一起，提供更丰富的功能集，在提高系统的性能和容量并发能力的同时，降低了系统的复杂度。它也允许用户构建高可用的高可伸缩的服务，从而更加有效的利用其计算资源。

那么，Redis集群的实现如何实现并发限制呢？基本思想是采用依次调度的技术来限制同一时刻请求的数量，从而实现对并发请求的有效限制，从而保证系统的稳定性和可靠性。

实现这一目标，可以使用Lua脚本以及相关的 Redis 命令，来构建一个“计数器”，统计同一时刻请求的数量，当记数达到一定值时，就会暂停后面的请求，从而达成限制：

以下是示例Lua脚本：

“`lua

local key = KEYS[1] — 要做计数的key

local limit = tonumber(ARGV[1]) — 最大限制的计数

local ttl = tonumber(ARGV[2]) — TTL

— 检查 key 当前是否过期

local exists = redis.call(“EXISTS”, key)

if not exists then

redis.call(“SET”, key, 0)

redis.call(“EXPIRE”, key, ttl)

end

— 累加计数

local count = redis.call(“INCR”, key)

if count > limit then

return 0

end

return 1

该脚本接收3个参数：一个key表示计数器的key；一个limit表示最大限制计数；一个ttl表示有效期，如果不传入ttl的值，则表示不限制，计数会一直累加下去。

如果调用该脚本，会返回0或1，1表示请求通过，0表示超过最大限制计数，不允许进行下一步的操作。

这样就可以轻松的实现Redis集群的并发限制了。使用Redis集群来提供高可伸缩性的并发服务，可以自动扩展，释放更多计算资源，从而达到更好的服务效率。如果正确实施这一计划，那么业务就可以获得更高的实时反应性能。