Redis缓存服务器实现限流的新功能（redis缓存服务器限流）

在互联网服务商中，由于网络带宽和服务器资源的限制，流量控制和负载均衡成为了一个极其重要的问题。为了应对高并发访问，优化系统性能，实现限流功能是一种常见的解决方案。Redis缓存服务器作为业界广泛应用的一种数据存储方案，自身也提供了一些限流功能。本文将介绍Redis缓存服务器实现限流的新功能。

一、Redis限流功能概述

Redis限流就是对流量进行控制，预先设定好流量上限，超过这个限制，就拒绝请求，避免服务器压力过大，导致系统崩溃。Redis缓存服务器的限流功能主要基于令牌桶算法或漏桶算法实现。

令牌桶算法是指将请求类别看做一种可以获得令牌的实体。每种类别分别设定一个请求量上限，设定一个令牌桶，每到预设的时间间隔，将一定数量的令牌加入桶中，这些令牌可以用来满足即将到来的请求。如果请求未能获得令牌，则视为超限。该算法具有简单、快速、精准的优点。漏桶算法则是将请求看作一种液体，请求涨满则将其溢出，对超出上限的请求进行拒绝。该算法具有稳定、粗略的特点。

二、Redis限流功能的实现代码

1. 令牌桶算法

“`python

import redis

import time

class TokenBucket():

“””令牌桶算法”””

def __init__(self, redis_conn, capacity, rate, key):

“””

:param redis_conn: Redis连接对象

:param capacity: 限流容量

:param rate: 限流速度

:param key: Redis键名

“””

self.redis_conn = redis_conn

self.capacity = capacity

self.rate = rate

self.key = key

def _init_token(self):

“””初始化令牌桶”””

self.redis_conn.set(self.key, self.capacity)

def _refill_token(self):

“””填充令牌”””

interval = 1.0 / self.rate

while True:

key = self.key

capacity = self.capacity

current = time.time()

filled_tokens = interval * self.redis_conn.llen(key)

new_capacity = min(capacity, filled_tokens)

# 确认Redis中的令牌数量是否超过容量

if self.redis_conn.get(key) > new_capacity:

self.redis_conn.set(key, new_capacity)

time.sleep(interval)

def get_token(self):

“””获取令牌”””

self._init_token()

while True:

if self.redis_conn.exists(self.key):

if self.redis_conn.get(self.key) >= 1:

self.redis_conn.decr(self.key)

print(“允许通过”)

return True

else:

print(“请求过多，请稍后再试”)

return False

else:

print(“当前限流还没开启”)

return True

def launch(self):

“””开启限流”””

self._init_token()

thread = threading.Thread(target=self._refill_token)

thread.setDaemon(True)

thread.start()

2. 漏桶算法

```python
import redis
import time
 
class LeakyBucket():
    """漏桶算法"""
 
    def __init__(self, redis_conn, capacity, rate, key):
        """
        :param redis_conn: Redis连接对象
        :param capacity: 限流容量
        :param rate: 限流速度
        :param key: Redis键名
        """
 
        self.redis_conn = redis_conn
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.key = key
 
        self.last_time = time.time()
 
    def drop_request(self):
        """判断下一个请求是否能够通过"""
        
        current_time = time.time()
        
        # 计算水桶中剩余的水量
        amount = max(0, self.capacity - float(self.redis_conn.get(self.key)))
        
        # 根据时间间隔和速率计算可以漏出的水量
        outflow = (current_time - self.last_time) * self.rate
        
        # 计算漏掉的水量
        self.last_time = current_time
        water = min(amount + outflow, self.capacity)
        
        # 如果可以通过，则更新水桶中的水量
        if water >= 1:
            self.redis_conn.set(self.key, self.capacity - water)
            print("允许通过")
            return True
        else:
            print("请求过多，请稍后再试")
            return False
 
    def launch(self):
        """开启限流"""
 
        if not self.redis_conn.exists(self.key):
            self.redis_conn.set(self.key, self.capacity)
        self.last_time = time.time()

三、Redis限流功能的使用

使用Redis缓存服务器实现限流功能需要以下步骤：

1. 安装Redis和Python Redis驱动程序。

2. 编写相应的Python代码。

3. 在代码中调用Redis驱动程序连接Redis缓存服务器。

4. 在Redis中创建限流键名。

5. 调用限流类中的launch()方法，开启限流。

6. 在需要限流的请求处调用获取令牌方法，判断是否可以通过。

4. 总结

Redis缓存服务器通过令牌桶算法和漏桶算法，实现了对即将到来的请求进行限流的功能。在高并发请求下，限流功能能够避免系统崩溃，保护服务器性能稳定，对于提升用户体验，确保业务可持续发展有着至关重要的作用。