Redis做分布式限流算法的三种方式，用案例告诉你如何落地<##title>Redis做分布式限流算法的三种方式，用案例告诉你如何落地

2023-09-15 01:06:52

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正文

在分布式系统中，当系统受到突发流量冲击时，如果不加以控制，可能会导致服务响应缓慢、超时，甚至宕机。限流是一种有效的保护机制，可以控制系统的流量，防止系统超载。Redis作为一款优秀的缓存工具，也提供了多种限流算法，可以帮助我们轻松实现分布式限流。

令牌桶算法

令牌桶算法是一种基于令牌的限流算法。它将请求视为令牌，并以一定的速度向桶中添加令牌。当请求到来时，如果桶中还有令牌，则允许请求通过；否则，请求将被拒绝。令牌桶算法的优点是简单易懂，实现起来也比较容易。

漏桶算法

漏桶算法是一种基于队列的限流算法。它将请求视为水滴，并以一定的速度将水滴放入漏桶中。当水滴到达漏桶底部时，将被丢弃。当请求到来时，如果漏桶中还有空间，则允许请求通过；否则，请求将被拒绝。漏桶算法的优点是能够平滑突发流量，防止流量过大导致系统崩溃。

滑动窗口算法

滑动窗口算法是一种基于时间的限流算法。它将时间划分为一个个窗口，并统计每个窗口内的请求数量。当窗口内的请求数量超过设定的阈值时，则拒绝后续的请求。滑动窗口算法的优点是能够动态调整限流阈值，以适应不同的流量模式。

Redis实现

我们可以使用Redis的lua脚本来实现分布式限流。Redis的lua脚本支持原子操作，因此可以保证限流操作的原子性和一致性。以下是使用Redis实现令牌桶算法的示例：

-- 创建令牌桶
redis.call('set', 'token_bucket:1', 0)

-- 向令牌桶中添加令牌
redis.call('incr', 'token_bucket:1', 1)

-- 获取令牌
local token = redis.call('get', 'token_bucket:1')

-- 如果令牌大于0，则允许请求通过
if token > 0 then
    redis.call('decr', 'token_bucket:1', 1)
    return true
else
    return false
end

实际案例

某电商平台在双十一期间遭遇了巨大的流量冲击。为了防止系统崩溃，该平台使用了Redis的令牌桶算法来限流。他们将令牌桶的容量设置为1000，并将令牌添加速率设置为100个/秒。这样，系统每秒最多只能处理1000个请求。当请求量超过1000时，后续的请求将被拒绝。通过这种方式，该平台成功地抵御了流量冲击，保证了系统的稳定运行。