令牌桶算法与Redis结合优化实现限流（令牌桶与redis结合）

令牌桶算法提供了一种有效的限流方案，它可以有效地防止服务器受到恶意接入请求的躁动流量，减少网络负载和保护服务器的安全，保证活跃的在线用户访问体验。它也有助于管理访问流量，避免网络负载过高导致瘫痪。基于令牌桶算法实现限流在众多项目中应用非常广泛，但是由于令牌桶算法本身的限制，当并发量很高时，性能会变差。

Redis可以作为一种分布式协调服务，具有高性能和扩展能力，在限流场景中结合令牌桶算法能有效提升它的性能。借助Redis的特性，令牌桶算法可以实现实时的限流功能，对超限的请求数进行限制，满足要求可以继续访问，否则进行拒绝。

以下是使用Redis实现限流的基本思路：首先定义一个常量用于存储每秒最大的请求数maxPerSecond，使用Redis的多个keys，每一个key表示1秒，如key1 key2 key3，按照递增的方式来设置，也就是key1=现在，key2=现在-1秒，key3=现在-2秒，将maxPerSecond设置为key2和key3的容量限制，如果不足，则表示超出，拒绝访问。然后，使用key1每次读取当前的每秒限制数，如果还有剩余，则表示允许访问。使用将读取到的数量减1，并返回减1后的总请求数，以及允许访问或者拒绝访问的结果，用以作出相应的处理。

下面是实现上例功能的样例代码：

// 假设maxPerSecond为10
// 向Redis中设置值
  String key1 = System.currentTimeMillis() + "";
  String key2 = System.currentTimeMillis() - 1000 + "";
  String key3 = System.currentTimeMillis() - 2000 + "";
  long initResult = 10;
  jedis.setnx(key1, initResult + "");
  jedis.setnx(key2, initResult + "");
  jedis.setnx(key3, initResult + "");
  
// 获取当前限流值
  String key = System.currentTimeMillis() + "";
  long currentLimitNum = Long.parseLong(jedis.get(key));
  
// 判断当前的限流值是否可以允许访问
  if (currentLimitNum > 0) {
   jedis.set(key, currentLimitNum - 1 + "");
   System.out.println("这次请求有效");
  } else {
   System.out.println("已超出限流限额，拒绝服务");
  }

从上述可以看出，利用Redis与令牌桶算法的结合，既可以及时控制请求峰值，又能够有效的提高结合后的限流性能，在高并发的环境下，限流的效果可以显著提升，为企业实现稳健的可用性和搭建可靠的环境提供了可观的帮助。