Redis实现滑动窗口限流，让流量控制更平滑

后端

2024-01-31 14:29:59

Redis滑动窗口限流：平滑控制流量，提升系统稳定性

什么是限流

在分布式系统中，限流是一种流量控制机制，用于防止系统因突发流量而过载，影响稳定性。

Redis的限流功能

Redis作为一款内存数据库，提供了丰富的限流功能，其中滑动窗口限流算法是一种实用的选择。

滑动窗口限流算法

滑动窗口限流算法将时间窗口划分为多个小窗口，每个窗口都有自己的限流阈值。当请求到达时，系统会判断请求是否在当前小窗口内，并根据窗口请求数和阈值来决定是否允许请求。

与固定窗口限流算法相比，滑动窗口限流算法具有以下优点：

平滑控制流量，避免突发流量带来的影响。
适应性强，可根据实际情况调整窗口大小和限流阈值。

Redis实现滑动窗口限流

Redis提供了丰富的限流命令，可以轻松实现滑动窗口限流算法。示例代码如下：

import redis
import time

# 创建滑动窗口限流键，窗口大小为60秒，限流阈值为100
r = redis.Redis()
r.set('sliding_window_rate_limiter', 100)
r.expire('sliding_window_rate_limiter', 60)

# 将当前时间作为窗口起始时间戳
r.set('sliding_window_start_time', time.time())

# 处理请求
while True:
    # 获取当前时间
    current_time = time.time()

    # 计算当前窗口的结束时间戳
    window_end_time = r.get('sliding_window_start_time') + 60

    # 判断是否超过当前窗口结束时间
    if current_time > window_end_time:
        # 删除当前窗口
        r.delete('sliding_window_rate_limiter')

        # 设置新窗口起始时间
        r.set('sliding_window_start_time', time.time())

    # 判断当前窗口请求数是否超过限流阈值
    if r.incr('sliding_window_rate_limiter') > 100:
        # 超过阈值，拒绝请求
        print('Request denied due to rate limit')
    else:
        # 未超过阈值，处理请求
        print('Request processed')