从多个角度详解Redis限流实现方式

一、概述

在高并发场景下，频繁被请求的接口，容易导致系统崩溃或服务不可用。限流是一种常用的解决方式，它可以根据业务需求对请求流量进行控制，从而保障系统的稳定性。在Redis中，通过使用Sorted Set数据结构和Lua脚本，我们可以快速实现限流功能。

二、基于计数器的限流实现

基于计数器的限流方式，是在Redis中使用String类型数据结构来实现的。这种方式比较简单，在Redis中使用setnx命令将初始值设为0，然后使用incr命令对计数器执行自增操作，并通过设置过期时间来控制限流周期。下面是一个基于计数器的限流示例：

local key = KEYS[1]
local limit = ARGV[1]
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or "0")
if current + 1 > limit then
    return 0
else
    redis.call("INCRBY", key, "1")
    redis.call("expire", key, "2")
    return current + 1
end

上面这个Lua脚本中，我们使用了GET命令获取计数器的值，如果值为nil，则将其设为0。然后判断当前请求是否超过流量限制，如果超过则返回0，否则通过INCRBY自增操作，更新计数器的值，并通过expire命令设置计数器的过期时间为2秒，从而实现限流。

三、基于令牌桶算法的限流实现

与基于计数器的限流实现方式相比，基于令牌桶算法的限流方式更加精细。令牌桶算法的核心思想是，将请求限制成一个个“令牌”，每个请求需要消耗一个或多个“令牌”，从而实现对请求流量的控制。在Redis中，我们可以使用Sorted Set数据结构来实现这种限流方式。

首先，我们需要创建一个Sorted Set，将当前时间作为分值插入到集合中，并将当前时间戳作为成员插入到集合中。然后，我们可以通过使用ZREMRANGEBYSCORE命令来删除集合中分值小于当前时间的成员。同时，我们可以使用ZCARD命令获取集合的元素数量，根据限流策略，计算出需要消耗的“令牌”数量。如果集合元素数量小于需要消耗的“令牌”数量，请求被限流，否则，“令牌”被消耗，请求被放行。下面是一个基于令牌桶算法的限流示例：

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local now = tonumber(redis.call('TIME')[1])
redis.call('ZADD', key, now, now)
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, now - 1)
local count = tonumber(redis.call('ZCARD', key))
if count > limit then
    return 0
else 
    return 1
end

四、基于漏桶算法的限流实现

基于漏桶算法的限流方式与基于令牌桶算法的限流方式类似，也是通过使用时间的方式来控制请求的流量。不同之处在于，漏桶算法会将请求按照固定的速率“漏”出去，从而实现请求流量的平稳运行。在Redis中，我们可以使用String数据结构来模拟漏桶算法。

在Redis中，我们可以使用expire命令来设置键的过期时间，也可以通过将键值减去指定数量来模拟漏桶的容量减少。下面是一个基于漏桶算法的限流示例：

local key = KEYS[1]
local max_burst = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local capacity = tonumber(redis.call('GET', key) or max_burst)
local current = tonumber(redis.call('TIME')[1])
local last_water = tonumber(redis.call('GET', 'last_water') or current)
local out_flow = math.max(0, current - last_water - capacity/rate)
if out_flow > 0 then
    redis.call('SET', key, math.min(max_burst, capacity + rate * out_flow))
    redis.call('SET', 'last_water', current)
end
if tonumber(redis.call('GET', key)) > 0 then
    redis.call('DECRBY', key, "1")
    return 1
else
    redis.call('SET', key, capacity)
    return 0
end

上面这个Lua脚本中，我们使用GET命令获取漏桶的容量，并将当前时间与上次请求时间的差值以及容量大小计算出本次请求应该被“漏掉”的容量大小，判断容量是否足够来实现流量控制。

五、结论

Redis提供的Sorted Set、String等数据结构以及Lua脚本等特性，让我们可以快速、简便地实现限流功能，从而保障系统的稳定性。在实际项目中，我们可以根据业务需求选择适合的限流算法及实现方式，从而实现对请求流量的有效控制。