從多個角度詳解Redis限流實現方式

一、概述

在高並發場景下，頻繁被請求的接口，容易導致系統崩潰或服務不可用。限流是一種常用的解決方式，它可以根據業務需求對請求流量進行控制，從而保障系統的穩定性。在Redis中，通過使用Sorted Set數據結構和Lua腳本，我們可以快速實現限流功能。

二、基於計數器的限流實現

基於計數器的限流方式，是在Redis中使用String類型數據結構來實現的。這種方式比較簡單，在Redis中使用setnx命令將初始值設為0，然後使用incr命令對計數器執行自增操作，並通過設置過期時間來控制限流周期。下面是一個基於計數器的限流示例：

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

上面這個Lua腳本中，我們使用了GET命令獲取計數器的值，如果值為nil，則將其設為0。然後判斷當前請求是否超過流量限制，如果超過則返回0，否則通過INCRBY自增操作，更新計數器的值，並通過expire命令設置計數器的過期時間為2秒，從而實現限流。

三、基於令牌桶算法的限流實現

與基於計數器的限流實現方式相比，基於令牌桶算法的限流方式更加精細。令牌桶算法的核心思想是，將請求限制成一個個“令牌”，每個請求需要消耗一個或多個“令牌”，從而實現對請求流量的控制。在Redis中，我們可以使用Sorted Set數據結構來實現這種限流方式。

首先，我們需要創建一個Sorted Set，將當前時間作為分值插入到集合中，並將當前時間戳作為成員插入到集合中。然後，我們可以通過使用ZREMRANGEBYSCORE命令來刪除集合中分值小於當前時間的成員。同時，我們可以使用ZCARD命令獲取集合的元素數量，根據限流策略，計算出需要消耗的“令牌”數量。如果集合元素數量小於需要消耗的“令牌”數量，請求被限流，否則，“令牌”被消耗，請求被放行。下面是一個基於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、基於漏桶算法的限流實現

基於漏桶算法的限流方式與基於令牌桶算法的限流方式類似，也是通過使用時間的方式來控制請求的流量。不同之處在於，漏桶算法會將請求按照固定的速率“漏”出去，從而實現請求流量的平穩運行。在Redis中，我們可以使用String數據結構來模擬漏桶算法。

在Redis中，我們可以使用expire命令來設置鍵的過期時間，也可以通過將鍵值減去指定數量來模擬漏桶的容量減少。下面是一個基於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

上面這個Lua腳本中，我們使用GET命令獲取漏桶的容量，並將當前時間與上次請求時間的差值以及容量大小計算出本次請求應該被“漏掉”的容量大小，判斷容量是否足夠來實現流量控制。

五、結論

Redis提供的Sorted Set、String等數據結構以及Lua腳本等特性，讓我們可以快速、簡便地實現限流功能，從而保障系統的穩定性。在實際項目中，我們可以根據業務需求選擇適合的限流算法及實現方式，從而實現對請求流量的有效控制。