基于Redis的限流实现方式

一、什么是限流

在计算机系统中，流量控制（Flow Control）是指通过对数据的传输速率、数据量或者数据传输速度等进行控制和限制，以避免数据因为太快、太多而导致系统瘫痪、崩溃等问题。限流是流量控制的一种常见方法，常用于保护系统免于被大量的请求耗尽资源或者被攻击。

二、为什么需要限流

随着互联网行业的迅速发展，数据的存取和传输量越来越大，具有“爆炸性增长”的特点。针对这种情况，限流的存在是必不可少的，特别是在面对一些高并发场景时，如果没有限流可能导致系统崩溃甚至服务宕机。

三、常见的限流算法

1. 固定窗口算法

固定窗口算法是一种最简单的计数器算法，即某个时间窗口内只能处理一定数量的请求，如果到达这个计数器的上限，其他请求就被拒绝，这种算法可以使用计数器实现，当计数器的数量达到限制时，就拒绝其他请求。

/*redis实现固定窗口算法*/
def is_action_allowed(action_key, action_count):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        pipe.set(action_key, 0, ex=time_window) /*先Set Zero*/
        pipe.incr(action_key)                           /*Incr （被调用就加1）*/
        pipe.execute()                                           /*执行*/
        return pipe.get(action_key) < action_count      /*UpLimiter*/

2. 滑动窗口算法

固定窗口算法有一个明显的缺陷，如果在某个短时间内有大量请求到达，就会使得固定时间窗口内的总请求数过多，而滑动窗口算法就是为了解决这个缺陷而出现的。滑动窗口算法将时间窗口分成多个小窗口，每个小窗口的数量上限都和整个时间窗口的数量相等。

/*redis实现滑动窗口算法*/
def is_action_allowed(action_key, action_count):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        timestamp = time.time() // time_window    /*当前unix时间戳*/
        pipe.zadd(action_key, {timestamp: timestamp})           
        pipe.zremrangebyscore(action_key, 0, timestamp - time_window)
    /*返回Interval */
        pipe.zcard(action_key)
        pipe.execute()
        return count <= action_count

3. 令牌桶算法

令牌桶算法是一种比较常用的限流算法，它维护一个固定大小的令牌桶，以及一个容量固定的等待队列，当有请求来临时，如果桶内有足够的令牌（也就是令牌桶处于“非空”状态），就将其取出并处理；如果桶内没有令牌（也就是令牌桶处于“空”状态），则将请求加入到等待队列中，等待下一次有令牌时再进行处理。

/*redis实现令牌桶算法*/
def is_action_allowed(token_bucket_key, capacity, tokens_per_second):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        pipe.setnx(token_bucket_key, capacity)   /*setmax*/
        /*累加时，要求原始值在新值之前*/
        last_tokens, capacity = pipe.multi() \
                                            .get(token_bucket_key) \
                                            .strtol(tokens_per_second) \
                                            .execute() 
        if last_tokens + tokens_per_second < capacity:
            pipe.set(token_bucket_key, last_tokens + tokens_per_second)
        else:
            return False
        return True

四、如何使用Redis实现限流

Redis是一款高性能内存数据库，而且具有丰富的功能，我们可使用Redis作为限流工具，来实现高并发下的限流。

1. 通过Redis的单线程模型进行限流

Redis的单线程模型设计并发的特性非常适合做限流，可以利用Redis的原子性和分布式特性使用Lua脚本快速实现限流逻辑。

def is_action_allowed(key, limit, expire=60):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        key = key + str(int(time.time()/expire))
        pipe.incr(key)
        pipe.expire(key, expire)
        pipe.execute()
        total = pipe.get(key)
        return total <= limit

2. 通过Redis+Lua实现令牌桶算法

使用Lua脚本实现原子性的操作，并且减少了网络传输的时间延迟，也提供了更为方便的桶容量可控性和更细致的访问转移控制。

redis.call()

五、结论

本文主要介绍了Redis在高并发场景下限流的常见算法以及如何使用Redis来实现限流功能。限流的目的是保护系统免于被大量请求耗尽资源或者被攻击，而Redis的特点适合限流这种高并发业务场景。希望本文能够帮助到大家，也希望读者在实际开发中选择适合自己业务场景的限流算法。