精准把握Redis请求，实现有效的流量限制（redis请求如何限流）

如今的软件在使用中，流量控制的要求越来越高，因而流量控制对于实现系统延迟要求成为一个重要原因。为了保证服务的可用性，限制相关请求数量和大小是必要的。本文以Redis作为例子，介绍如何通过流量限制，有效实现真实的流量控制。

明确系统中要限流的Redis请求。通常情况下，我们需要对特定作用域的请求，进一步把握，比如使用方法链接和事务之间的限制，可以避免一次请求执行多条命令。除此之外，可以分隔每个特定的命令。比如，使用get操作，可以把握redis关键字参数，确保分配的流量是为特定操作而用。

实现流量限制时，可以限制特定客户端频率，比如每分钟允许多少个请求，以及每个请求发送的最大值，限定每个客户端请求的频率和大小，可以实现整体控制，有效的解决拥挤问题。

实现流量限制时，可以采用LRU算法。LRU算法通过比较最近使用的情况来减少不常用的操作，让常用的操作可以快速执行，因此能有效的降低拥挤情况，保证系统的可用性。

流量限制是实现有效的系统延迟要求的必要手段，特定情况，使用Redis限流，可以根据执行操作来限定不同客户端的频率和大小，以及采用LRU算法来减少拥挤情况，从而有效实现流量控制。

// LRU算法
lru := lru.New(config.RateLimit.MaxRequests, # MaxRequests表示设置每分钟允许多少个请求
func(key string, value interface{}) {      
threadholdWeight := config.RateLimit.Weight          # Weight表示每个请求可以发送的最大值
keyArr := strings.Split(key, ",")
if len(keyArr) >= threadholdWeight {
    lru.Remove(key)
}

// 限制特定客户端频率
keyArr := strings.Split(key, ",")
if len(keyArr) 
    request(keyArr)
} else {
    // 超过最大请求数时，则拒绝该请求
    rejectRequest(key)
}