Redis实现分布式限流限速(redis组件分布式限流)
Redis实现分布式限流限速
随着互联网的高速发展,流量攀升的趋势成为了一种不可避免的趋势。流量的攀升也带来了一个问题,就是流量控制的问题。如何在高流量的情况下保证系统稳定,已经成为了一个必须解决的问题。在这样的背景下,分布式限流限速也就应运而生了。
Redis是一个高性能的非关系型数据库,拥有着高效的读写操作和丰富的数据结构,红色金字塔架构中的极速缓存层。Redis具有高效、可扩展等特点,所以在很多业务场景下,Redis作为限流限速的缓存介质也是一个不错的选择。
在实现限流限速之前,我们需要明确两个概念:令牌桶和漏桶。
令牌桶算法的原理:令牌桶是一种基于时间间隔的算法,可以平滑地限制发送至目标的数据流量,避免因为突发性流量造成的系统负载过重。它的原理是设定一个固定的令牌产生速率,比如每秒钟生成10个令牌,然后每次事件请求时,需要消耗一个令牌,只有当桶中有足够的令牌才会继续执行,如果桶中的令牌被消耗完了,那么后续的请求就会被拒绝或者等待。
漏桶算法的原理:漏桶算法和令牌桶算法类似,也是一种基于时间间隔的算法,是一种平滑输出的算法,漏桶可以看成一个固定容量的桶,水(可以看做是请求)会以恒定的速率流出桶外,如果桶满了就将水丢弃或者等待,其中水以恒定的速率流到桶中,而不管流出来的水的速度有多快。
那么,我们在使用Redis做限流限速时,如何实现呢?下面我们就来讲一讲。
一、令牌桶算法在Redis中的实现
1. 在Redis中通过使用Lua脚本来保证原子性操作:
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
if current +1 > limit then --如果超出限流数,返回0(限流) return 0
else --没有超出限流数,则将计数器+1,返回1(不限流) redis.call("INCRBY", key, "1")
redis.call("expire", key, "2") --设置过期时间,达到限流的作用 return 1
end
其中,key为Redis的键值,limit为限流数,current为当前的处理数,INCRBY是Redis的自增命令,expire为Redis的过期时间命令。
2. 在使用令牌桶算法时,要考虑到请求发送的时间间隔,比如一秒钟内只能发送10个请求,那么就需要定时器,定时在一秒钟之后自动归零计数器:
local function getAllowance(key, rate, capacity, now)
local key = "rate_limiter:"..key local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
local last_time = tonumber(redis.call("get", key..":ts") or "0") local elapsed = now - last_time
local allowance = current if elapsed > 0 then
allowance = allowance + (elapsed*rate) if allowance > capacity then
allowance = capacity end
end redis.call("set", key..":ts", now)
redis.call("set", key, math.max(0,allowance-1)) return allowance > 1
end
以上代码实现了令牌桶算法限流,可以自行调整参数实现不同的流速控制。
二、漏桶算法在Redis中的实现
漏桶算法的实现稍稍有些不同,需要使用Redis的SETNX命令实现锁,避免并发问题。
-- 漏桶算法
-- @return 0表示达到限流条件,1表示未达到local function leaky_bucket(key, rate, capacity)
local key = "rate_limiter:" .. key local now = redis.call("time")[1]
local fill_time = capacity/rate local expected_fill_time = tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0) + fill_time
local allowance = tonumber(redis.call("get", key) or 0) allowance = allowance - (now - tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0)) / fill_time
if allowance allowance = 0
end if allowance
allowance = allowance + 1 else
return 0 end
redis.call("set", key .. ":ts", now) redis.call("set", key, allowance)
return 1end
以上代码实现了漏桶算法限速,同样可以自行调整参数实现不同的流量控制。
总结:Redis实现分布式限流限速,可以根据不同的业务场景选择不同的算法进行实现。算法的选择一定要考虑到请求的处理时间以及请求的发送时间间隔。对于高频率的请求,可以考虑使用令牌桶算法,而对于稀疏的请求,漏桶算法要更加稳定和准确。