红色挑战：如何应对Redis挂掉时的限流模块（限流模块 redis挂了）

Redis挂掉对于一个可靠性较低的数据源来说是一种糟糕的情况。尤其是对于服务器，如果Redis挂掉了，很可能会导致一系列问题，而这些问题可能会传播至客户端。针对这种情况，系统设计者可以应用限流模块来实现可靠的Redis容错，防止Redis服务器挂掉时带来的影响。

一种实现限流的思路就是使用熔断器（断路器）来限制对Redis服务的访问。熔断器会跟踪Redis服务的状态，比如数据获取速度，数据处理速度，并在发现Redis服务发生挂掉时立即断开客户端的请求，以防止恶意请求在Redis服务器挂掉时占用服务器资源。实现这种思路的具体代码可以是：

#使用python wrap函数来保护

def WrapProtection(func):

try:

# 调用原有函数

return func()

except Exception as e:

# 如果发生异常，则限制请求次数

LimitRequest()

#限制请求次数

def LimitRequest():

#通过客户端访问Redis时，如果发现redis挂掉，则最多只允许请求一次

if requestCount > 1:

#如果超过一次，则断开客户端

raise Exception(“Redis down! Request limit exceeded”)

else:

#尝试重新链接

requestCount += 1

ReconnectRedis()

另外，利用进入埋点“电流限制”技术来限制Redis挂掉时的请求。即在Redis服务客户端建立固定的请求框架，确保每次客户端发起的请求数在一定范围内，从而让请求在Redis不可用时缓慢减少，而不会立即断开，提高了服务器的容错性。

最后，一种较为可靠的容错手段就是建立Redis重放队列，在Redis挂掉时可以缓冲请求消息，从而确保和恢复Redis服务时，可以再次重放这些缓存的消息，而不会丢失请求信息。相关代码如下：

# 使用python实现Redis重放队列

class ResendQueue:

def __init__(self):

# 建立Redis重放队列

self.request_list = []

# 将请求放入队列中

def put(self, request):

self.request_list.append(request)

# Redis重启后将队列中的数据重放

def resend(self):

for req in self.request_list:

resend(req)

self.request_list = []

以上就是如何应对Redis挂掉时的限流模块的一些思路，如果系统可靠性要求较高，不可避免地会有一定的损失，这时就只能把Redis挂掉时的情况考虑进来，采取科学有效的预防措施来应对，这样才能确保系统可靠并可以满足大部分客户的服务需求。