Redis实现流量销峰化（redis流量销峰）

Redis：实现流量销峰化

随着互联网的不断发展，网站、APP等应用的用户数量也不断增加，网站负载的压力也越来越大，流量的峰值也趋向于聚集，这给用户访问速度和网站的稳定性都带来了极大的影响。为了解决这个问题，我们可以采用流量销峰化的方案，即在流量高峰期前通过限流等方式，将流量平滑处理，以达到减少流量压力的效果。

而在实现流量销峰化的方案中，Redis作为一个高性能、高可用性的内存型数据库，可以帮助我们快速实现流量控制的目标。

Redis的流量控制方案主要分为两种，一种是令牌桶算法，另一种是漏桶算法。

令牌桶算法实现： 令牌桶算法是一种比较简单有效的流量控制算法，在令牌桶算法中，系统以固定速率不断的产生令牌放入桶中，每当请求到来时，就从桶中取出令牌，如果桶中令牌数量不足，则请求被限流掉。令牌桶算法可以通过Redis提供的List队列结构实现，代码如下：

//定义令牌桶基础参数，bucketName为桶的名称, rate为令牌产生速率，capacity为桶的最大容量
def addTokenToBucket(bucketName: String, rate: Double, capacity: Int, redis: Jedis, key: String): Unit = {
  val nowTime = System.currentTimeMillis()
  //读取桶信息
  val lastTokenTime = redis.hget(bucketName, "last_token_time")
  val currentTokenNum = redis.hget(bucketName, "current_token_num")
  var timeDifference = 0L
  var tokenNum = 0

  if (lastTokenTime == null) {
    //初始化桶信息，如果上一次添加令牌时间为null，代表桶未被初始化
    tokenNum = capacity
    redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum))
    redis.hset(bucketName, "last_token_time", String.valueOf(nowTime))
  } else {
    //桶已经被初始化，计算令牌数量和上一个令牌添加时间之间的时间差
    timeDifference = nowTime - lastTokenTime.toLong
    tokenNum = Math.min(capacity, currentTokenNum.toInt + (timeDifference * rate).toInt)
    redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum))
    redis.hset(bucketName, "last_token_time", String.valueOf(nowTime))
  }
}

def takeToken(bucketName: String, requestNum: Int, redis: Jedis, key: String): Boolean = {
  //尝试获取指定数量的令牌
  val tokenNum = redis.hget(bucketName, "current_token_num").toLong
  val capacity = redis.hget(bucketName, "capacity").toLong
  if (requestNum > tokenNum) {
    //请求被限流掉
    false
  } else {
    //请求被通过，减去请求的令牌数量，并将当前令牌数量更新到Redis
    redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum - requestNum))
    true
  }
}

漏桶算法实现：

漏桶算法是另一种常用的流量控制算法，它模拟一个漏桶，在其中存放漏出的请求，而每一个请求由一个固定的容量过程处理。当漏桶被加满后，意味着它的处理速度无法跟上请求的到来速度，此时所有请求都会被限流掉。

漏桶算法同样可以通过Redis提供的List队列结构实现，代码如下：

“`scala

//定义漏桶基础参数，bucketName为桶的名称, rate为处理速率，capacity为桶的容量

def addRequestToBucket(bucketName: String, rate: Double, capacity: Int, redis: Jedis, key: String): Unit = {

val nowTime = System.currentTimeMillis()

//读取桶信息

val currentBucketNum = redis.rpush(bucketName, String.valueOf(nowTime))

if (currentBucketNum > capacity) {

//如果桶已经满了，则移除最早加入的请求

redis.lpop(bucketName)

}

}

def handleRequest(bucketName: String, redis: Jedis, requestNum: Int, key: String): Boolean = {

//处理请求

val bucketSize = redis.llen(bucketName)

if (requestNum > bucketSize) {

//请求被限流掉

false

} else {

//请求被通过，从桶中取出请求

val resultList = redis.lrange(bucketName, 0, requestNum – 1)

resultList.foreach(redis.lrem(bucketName, -1, _))

true

}

}

通过以上两种不同的算法实现，我们可以在流量高峰期前通过Redis的流量控制达到限流的效果，从而保障了应用程序的安全和稳定运行。