实践基于Redis实现限流功能的代码实践（redis服务限流代码）

实践基于Redis实现限流功能的代码实践

随着互联网应用的普及，业务高并发及突发性流量已经成为了程序员经常接触的场景。在这种情况下，如何保证服务能够正常运行变得至关重要。而限流作为解决高并发的一种方式，也成为了开发人员们不可或缺的工具之一。本文将介绍如何基于Redis实现利用令牌桶算法和漏桶算法实现限流功能的代码实践。

1、令牌桶算法介绍

令牌桶算法是一种基于令牌的访问控制算法，它可以通过限定请求方每秒接收的令牌个数来控制请求的流量。 当请求到达时，如果当前桶内有令牌，那么桶内的令牌会被请求拿走并处理；如果桶内没有令牌，那么请求会被拒绝，直到桶内有令牌。

2、漏桶算法介绍

漏桶算法提供了一种平稳限流的方式，它可以让程序在每单位时间内处理固定数目的请求。在这种算法中，桶内有一个固定的水量，每次接收到请求时桶就会漏水，如果请求需求的水量大于桶内剩余的水量，那么请求会被拒绝。

3、限流示例代码实现

下面是基于Redis实现利用令牌桶算法和漏桶算法实现限流功能的示例代码。我们需要安装redis-py库，然后就可以根据自己的需要选择使用令牌桶算法或漏桶算法实现限流了。以下是两种算法的代码实现：

令牌桶算法实现:

“`python

import time

import redis

class TokenBucket(object):

def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):

self._redis_conn = r

self.key = key

self.capacity = float(capacity)

self.fill_time = float(fill_rate)

self.last_check = int(time.time()*1000)

self.tokens = self.capacity

def consume(self, num=1):

now = int(time.time()*1000)

time_passed = now – self.last_check

self.last_check = now

new_tokens = time_passed * self.fill_time / 1000 + self.tokens

if new_tokens > self.capacity:

self.tokens = self.capacity

else:

self.tokens = new_tokens

if self.tokens >= num:

self.tokens -= num

return True

else:

return False

if __name__ == ‘__mn__’:

r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379)

bucket = TokenBucket(r, ‘api_request’, 1000, 1)

if bucket.consume():

print(‘请求成功’)

else:

print(‘请求失败，限流中’)

漏桶算法实现:

```python
import time
import redis

class LeakyBucket(object):
    def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):
        self._redis_conn = r
        self.key = key
        self.capacity = float(capacity)
        self.fill_time = float(fill_rate)
        self.last_check = int(time.time())
        self.current_size = 0
    def consume(self, size=1):
        now = int(time.time())
        time_passed = now - self.last_check
        self.last_check = now
        self.current_size -= time_passed * self.fill_time
        if self.current_size 
            self.current_size = 0
        if self.current_size + size 
            self.current_size += size
            return True
        else:
            return False
if __name__ == '__mn__':
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
    bucket = LeakyBucket(r, 'api_request', 1000, 1)
    if bucket.consume():
        print('请求成功')
    else:
        print('请求失败，限流中')

4、总结

限流是一种十分常用的技术手段，下面总结一下：

优点：

（1）保证服务的可靠性，防止因为突发流量导致服务宕机；

（2）提升了服务的稳定性，可以有效降低服务的故障率；

（3）限制不良请求，增加了服务的安全性。

缺点：

（1）限流算法可能会影响客户端请求响应速度；

（2）限流算法不易精准控制，即难以完全保证各个请求的处理速度。

在选择限流算法的时候，需要根据实际情况进行选择，综合考虑并权衡各种因素。而基于Redis实现的令牌桶算法和漏桶算法实现限流，不仅实现简单，而且具有较高的可扩展性和可定制性，更为值得推荐。