Redis实现分布式限流限速（redis组件分布式限流）

Redis实现分布式限流限速

随着互联网的高速发展，流量攀升的趋势成为了一种不可避免的趋势。流量的攀升也带来了一个问题，就是流量控制的问题。如何在高流量的情况下保证系统稳定，已经成为了一个必须解决的问题。在这样的背景下，分布式限流限速也就应运而生了。

Redis是一个高性能的非关系型数据库，拥有着高效的读写操作和丰富的数据结构，红色金字塔架构中的极速缓存层。Redis具有高效、可扩展等特点，所以在很多业务场景下，Redis作为限流限速的缓存介质也是一个不错的选择。

在实现限流限速之前，我们需要明确两个概念：令牌桶和漏桶。

令牌桶算法的原理：令牌桶是一种基于时间间隔的算法，可以平滑地限制发送至目标的数据流量，避免因为突发性流量造成的系统负载过重。它的原理是设定一个固定的令牌产生速率，比如每秒钟生成10个令牌，然后每次事件请求时，需要消耗一个令牌，只有当桶中有足够的令牌才会继续执行，如果桶中的令牌被消耗完了，那么后续的请求就会被拒绝或者等待。

漏桶算法的原理：漏桶算法和令牌桶算法类似，也是一种基于时间间隔的算法，是一种平滑输出的算法，漏桶可以看成一个固定容量的桶，水（可以看做是请求）会以恒定的速率流出桶外，如果桶满了就将水丢弃或者等待，其中水以恒定的速率流到桶中，而不管流出来的水的速度有多快。

那么，我们在使用Redis做限流限速时，如何实现呢？下面我们就来讲一讲。

一、令牌桶算法在Redis中的实现

1. 在Redis中通过使用Lua脚本来保证原子性操作：

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
if current +1 > limit then --如果超出限流数，返回0（限流）
  return 0
else    --没有超出限流数，则将计数器+1，返回1（不限流）
  redis.call("INCRBY", key, "1")
  redis.call("expire", key, "2") --设置过期时间，达到限流的作用
  return 1
end

其中，key为Redis的键值，limit为限流数，current为当前的处理数，INCRBY是Redis的自增命令，expire为Redis的过期时间命令。

2. 在使用令牌桶算法时，要考虑到请求发送的时间间隔，比如一秒钟内只能发送10个请求，那么就需要定时器，定时在一秒钟之后自动归零计数器：

local function getAllowance(key, rate, capacity, now)
    local key = "rate_limiter:"..key
    local current = tonumber(redis.call("get", key) or "0")
    local last_time = tonumber(redis.call("get", key..":ts") or "0")
    local elapsed = now - last_time
    local allowance = current
    if elapsed > 0 then
        allowance = allowance + (elapsed*rate)
        if allowance > capacity then
            allowance = capacity
        end
    end
    redis.call("set", key..":ts", now)
    redis.call("set", key, math.max(0,allowance-1))
    return allowance > 1
end

以上代码实现了令牌桶算法限流，可以自行调整参数实现不同的流速控制。

二、漏桶算法在Redis中的实现

漏桶算法的实现稍稍有些不同，需要使用Redis的SETNX命令实现锁，避免并发问题。

-- 漏桶算法
-- @return 0表示达到限流条件,1表示未达到
local function leaky_bucket(key, rate, capacity)
    local key = "rate_limiter:" .. key
    local now = redis.call("time")[1]
    local fill_time = capacity/rate
    local expected_fill_time = tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0) + fill_time
    local allowance = tonumber(redis.call("get", key) or 0)
    allowance = allowance - (now - tonumber(redis.call("get", key .. ":ts") or 0)) / fill_time
    if allowance 
        allowance = 0
    end
    if allowance 
        allowance = allowance + 1
    else
        return 0
    end
    redis.call("set", key .. ":ts", now)
    redis.call("set", key, allowance)
    return 1
end

以上代码实现了漏桶算法限速，同样可以自行调整参数实现不同的流量控制。

总结：Redis实现分布式限流限速，可以根据不同的业务场景选择不同的算法进行实现。算法的选择一定要考虑到请求的处理时间以及请求的发送时间间隔。对于高频率的请求，可以考虑使用令牌桶算法，而对于稀疏的请求，漏桶算法要更加稳定和准确。