Redis实现流量控制的技术实践（redis流量控制）

Redis凭借其高可用性、性能优异、易部署等特点，深受广大开发者的青睐，在一些场景如缓存、持久化等方面被大量采用。本文将分享Redis在流量控制方面的实践，实现高效、可靠可控的流量控制，主要包括入口流量控制及熔断降级。

#### 入口流量控制

流量控制主要有访问频率控制和流量次数控制。首先，考虑用户的访问频率控制，可以利用Redis对每个用户的访问进行计数，设定一个时间片段内最大的访问次数，限制用户访问频率，通常可以直接用如下代码：

“`python

def access_counter(name):

key = name

limit = 5

# redis管理有限次数的访问

conn = redis.Redis(“127.0.0.1”)

# 用散列记录访问的时间戳

current_time = time.time()

ct = int(current_time / 60)

# 更新访问的时间戳

conn.hsetnx(key, ct, 0)

conn.hincrby(key, ct, 1)

# 获取60秒内 对应的总访问数

valid_count = 0

for key in conn.hkeys(key):

if int(key) >= ct-1 and int(key)

valid_count += int(conn.hget(key, key))

# 访问频率限制

if valid_count > limit:

return True

else:

return False

随后，我们考虑用户在某一段时间内的访问次数，如每天500次流量限制，可以通过在Redis中记录今日访问数来实现。对于每个访问，用户今日访问次数增加，如果超出了限制，则返回提示信息。通常可以用如下代码实现：

```python
def access_numbers(name):
    key = name
    limit = 500
    # redis存储用户访问数
    conn = redis.Redis("127.0.0.1")
    conn.setnx(key, 0)
    valid_count = int(conn.get(key))
    # 次数限制
    if valid_count >= limit:
        return True
    else:
        conn.incr(key)
        return False

#### 熔断降级

熔断和降级有助于降低服务雪崩的影响，这里也可以采用应用Redis来实现。

可以使用Redis的分布式锁功能，建立一个全局的锁，用来记录请求数和流量，随后分段记录请求数以及流量，通过设定合理的请求次数限制以及响应时间限制，当超出此限制时，可以触发限制，对请求数进行限制，以减缓服务器负荷，通常可以用如下代码实现：

“`python

def access_constraint(name):

lock = threading.Lock()

lock.acquire()

key = name

times = 1000

# Redis存储总访问次数

conn = redis.Redis(“127.0.0.1”)

total_count = conn.get(key)

# 访问次数超过1000就进行降级

if int(total_count) > times:

response = “Sorry, the server is busy, please try again later.”

else:

response = “Success”

conn.incr(key)

lock.release()

return response

以上就是Redis实现流量控制的技术实践，包括入口流量控制及熔断降级，利用Redis实现可以在一定程度解决突发流量问题，有效控制流量，保障服务的可用性。