用Redis实现限流流速可靠计算(redis限流流速计算)

用Redis实现限流流速可靠计算

在Web应用程序中,限流不仅是为了防止过载,而且还可以有效控制用户服务性能,从而保证服务的可靠性。而Redis支持各种使用方案,如限速,计数器累积,时间窗口等,可以满足具体的实际需求,从而实现限流流速可靠计算的功能。

限流的基本方法有很多,这里介绍几种常见的,供读者参考,自行判断合适的解决方案:

(1)使用计数器累积技术,其中Redis也支持,可以通过定义一个时间窗口,为每个IP限定一个固定查询次数。如以如下代码块说明:

\# 获取当前时间戳

now = time.time()

# 窗口大小

limit = 8

# IP计数

key = “iplimit:” + request.remote_addr

# 计数超出限制时返回false

if Redis.get(key) > limit:

return False

else:

# 把窗口计数器+1,有效时间为窗口大小

Redis.incr(key, expire=limit, initiated=now)

return True

(2)使用令牌桶算法。令牌桶算法维护一个有限大小的令牌桶,每个令牌表示一次请求处理能力。使用Redis实现时,需要先向Redis中设置好令牌桶的容量,然后每次进行请求前,查询Redis中令牌桶中的令牌数量,如果数量大于0,则消耗一个令牌,同时更新Redis中令牌桶中令牌的数量。如以如下代码块说明:

# 判断是否能够请求

def can_request():

now = time.time()

# 计算令牌桶中令牌的数量

token_count = Redis.get(‘token_count’)

# 如果数量大于0,则消耗一个令牌

if token_count > 0:

Redis.decr(‘token_count’)

# 执行请求

return True

else:

# 不满足条件,拒绝请求

return False

以上就是Redis实现限流流速可靠计算的几种方案概述,通常需要根据实际需求,结合实际项目的场景,结合Redis应用,来设计更加合适的方案,从而保证服务的可靠性。


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