引言
分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，而解决方案可以使使用redis+lua或者nginx+lua技术进行实现，通过这两种技术可以实现的高并发和高性能。
首先我们来使用redis+lua实现时间窗内某个接口的请求数限流，实现了该功能后可以改造为限流总并发/请求数和限制总资源数。Lua本身就是一种编程语言，也可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法。
如下操作因是在一个lua脚本中（相当于原子操作），又因Redis是单线程模型，因此是线程安全的。
相比Redis事务来说，Lua脚本有以下优点
减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;
原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;
复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用.
Lua脚本
local key = KEYS[1] –限流KEY（一秒一个）
local limit = tonumber(ARGV[1]) –限流大小
local current = tonumber(redis.call(‘get’, key) or “0”)
if current + 1 > limit then –如果超出限流大小
return 0
else –请求数+1，并设置2秒过期
redis.call(“INCRBY”, key,”1″)
redis.call(“expire”, key,”2″)
end
return 1
java代码
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class RedisLimitRateWithLUA {
public static void main(String[] args) {
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
for (int i = 0; i < 7; i++) {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
latch.await();
System.out.println(“请求是否被执行：”+accquire());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
latch.countDown();
}
public static boolean accquire() throws IOException, URISyntaxException {
Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”);
File luaFile = new File(RedisLimitRateWithLUA.class.getResource(“/”).toURI().getPath() + “limit.lua”);
String luaScript = FileUtils.readFileToString(luaFile);
String key = “ip:” + System.currentTimeMillis()/1000; // 当前秒
String limit = “5”; // 最大限制
List<String> keys = new ArrayList<String>();
keys.add(key);
List<String> args = new ArrayList<String>();
args.add(limit);
Long result = (Long)(jedis.eval(luaScript, keys, args)); // 执行lua脚本，传入参数
return result == 1;
}
}
运行结果
请求是否被执行：true
请求是否被执行：true
请求是否被执行：false
请求是否被执行：true
请求是否被执行：true
请求是否被执行：true
请求是否被执行：fals
从结果可看出只有5个请求成功执行
IP限流Lua脚本
参考 #l
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