基於Redis的限流實現方式

一、什麼是限流

在計算機系統中，流量控制（Flow Control）是指通過對數據的傳輸速率、數據量或者數據傳輸速度等進行控制和限制，以避免數據因為太快、太多而導致系統癱瘓、崩潰等問題。限流是流量控制的一種常見方法，常用於保護系統免於被大量的請求耗盡資源或者被攻擊。

二、為什麼需要限流

隨著互聯網行業的迅速發展，數據的存取和傳輸量越來越大，具有「爆炸性增長」的特點。針對這種情況，限流的存在是必不可少的，特別是在面對一些高並發場景時，如果沒有限流可能導致系統崩潰甚至服務宕機。

三、常見的限流演算法

1. 固定窗口演算法

固定窗口演算法是一種最簡單的計數器演算法，即某個時間窗口內只能處理一定數量的請求，如果到達這個計數器的上限，其他請求就被拒絕，這種演算法可以使用計數器實現，當計數器的數量達到限制時，就拒絕其他請求。

例如，設置一個固定的時間窗口（比如1秒鐘），對於這個時間窗口內，最多只能處理n個請求（比如100個），超過這個數量的請求就直接被拒絕，不會被處理。

/*redis實現固定窗口演算法*/
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 （被調用就加1）*/
        pipe.execute()                                           /*執行*/
        return pipe.get(action_key) < action_count      /*UpLimiter*/

2. 滑動窗口演算法

固定窗口演算法有一個明顯的缺陷，如果在某個短時間內有大量請求到達，就會使得固定時間窗口內的總請求數過多，而滑動窗口演算法就是為了解決這個缺陷而出現的。滑動窗口演算法將時間窗口分成多個小窗口，每個小窗口的數量上限都和整個時間窗口的數量相等。

例如，將時間窗口分成10個小窗口，每個小窗口的上限為10個請求，那麼整個時間窗口內的請求上限就為100個請求。當有新來的請求時，就從右側進入並且移動，超出限制就直接被拒絕。

/*redis實現滑動窗口演算法*/
def is_action_allowed(action_key, action_count):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        timestamp = time.time() // time_window    /*當前unix時間戳*/
        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. 令牌桶演算法

令牌桶演算法是一種比較常用的限流演算法，它維護一個固定大小的令牌桶，以及一個容量固定的等待隊列，當有請求來臨時，如果桶內有足夠的令牌（也就是令牌桶處於「非空」狀態），就將其取出並處理；如果桶內沒有令牌（也就是令牌桶處於「空」狀態），則將請求加入到等待隊列中，等待下一次有令牌時再進行處理。

例如，設置令牌桶的容量為100，而這個令牌桶每秒鐘產生100個令牌。每來一個請求，就先去判斷當前令牌桶的令牌數量，如果桶中的令牌數量不夠，則拒絕這個請求，否則就將令牌數減1。

/*redis實現令牌桶演算法*/
def is_action_allowed(token_bucket_key, capacity, tokens_per_second):
    with redis.client.pipeline() as pipe:
        pipe.setnx(token_bucket_key, capacity)   /*setmax*/
        /*累加時，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實現限流

Redis是一款高性能內存資料庫，而且具有豐富的功能，我們可使用Redis作為限流工具，來實現高並發下的限流。

1. 通過Redis的單線程模型進行限流

Redis的單線程模型設計並發的特性非常適合做限流，可以利用Redis的原子性和分散式特性使用Lua腳本快速實現限流邏輯。

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. 通過Redis+Lua實現令牌桶演算法

使用Lua腳本實現原子性的操作，並且減少了網路傳輸的時間延遲，也提供了更為方便的桶容量可控性和更細緻的訪問轉移控制。

redis.call()

五、結論

本文主要介紹了Redis在高並發場景下限流的常見演算法以及如何使用Redis來實現限流功能。限流的目的是保護系統免於被大量請求耗盡資源或者被攻擊，而Redis的特點適合限流這種高並發業務場景。希望本文能夠幫助到大家，也希望讀者在實際開發中選擇適合自己業務場景的限流演算法。