Redis实现高可用的限流策略（redis限流怎么做）

随着移动端、物联网和 PaaS 等技术的发展，互联网服务需求越来越多、日渐繁重，使得传统单机架构已无法满足现代高并发、高流量的需求，因此，限流技术越来越受到一致的关注。

限流技术可以被用在很多的场景中，比如限制单个用户的请求次数、控制客户端(应用或 IP)的访问频率、整合外部服务的资源分配等等，其核心思路都是在一段时间内限制一定量的流量，减缓服务器负载压力，确保系统正常运行。

在使用限流技术时，一定要考虑到高可用的设计。所谓的高可用(High Avlability)，就是一台服务器不可用时，系统不会中断，可以实现容错与故障转移，也就是所谓的HA。 当系统出现中断状态时，也是在这种设计的前提下来平滑的满足用户的请求并保证服务的稳定运行，以此来提高服务的可用性。

使用 Redis 来实现限流策略，可以满足这种高可用性的要求，主要原因是 Redis 既可以做一致性哈希存储当前的 key，又可以使用它强大的数据类型，比如 BitMap、HyperLogLog 等特性来存储统计用户访问次数，并支持秒级别的计数。

下面是一个使用 Redis 来实现限流的demo

“`python

import redis, time

r = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

def is_action_allowed(user_id, action_key, period, max_count):

# 限流的 key

key = ‘hist:%s:%s’%(user_id, action_key)

# 记录行为的时间

now_ts = int(time.time() * 1000)

# 获取时间窗口的左端点， 左端点 = 当前时间 – 时间窗口

p_ts = now_ts – period * 1000

# 开启事务

with r.pipeline() as pipe:

while 1:

try:

# 监视数据变化

pipe.watch(key)

# 取出记录

history = pipe.zrangebyscore(key, p_ts, now_ts)

# 开启事务

pipe.multi()

if len(history)

# 将本次行为存入队列中

pipe.zadd(key, now_ts, now_ts)

# 设置过期时间

pipe.expire(key, period+1)

# 执行事务

pipe.execute()

return True

except redis.exceptions.WatchError:

#如果中间发生了key的变化

continue

return False

以上就是使用 Redis 来实现高可用的限流策略的示例，可以看出，在很多应用场景中，Redis 可以派上用场，而它在集群模式下，可以很好的支持 HA 部署，满足企业所需的高可用性，是一个极好的限流技术方案。