什么是分布式限流
随着业务量的不断增长，很多系统都面临着并发访问量增加，导致系统压力过大的问题。在这种情况下，分布式限流成为了一种解决方案。分布式限流是指采用分布式系统架构来对并发请求进行限制，保障系统的稳定性和可用性。实现分布式限流需要用到技术栈中的Redis和Lua脚本语言。
使用Redis实现限流的原理
Redis是一个高性能的key-value存储系统，它支持数据的持久化，并且提供了多种数据结构，如String、Hash、List等。Redis通过提供多种数据结构来解决各类问题，其中字符串是其中重要的一种，同时它也是限流实现的关键。
令牌桶算法
实现限流的方式有很多种，常用的算法有令牌桶算法、漏桶算法等。本文中主要介绍令牌桶算法。
令牌桶算法是一种基于固定时间间隔释放固定数量资源的算法。假如一个系统每秒钟最多接收100个用户请求，则可以设置一个令牌桶，令牌桶中每隔10毫秒放入一个令牌，每当用户请求时，系统从令牌桶中取出一个令牌来进行处理，当令牌桶中没有令牌时，系统就拒绝用户请求。
令牌桶算法的好处在于可以在不被拒绝请求的前提下，限制每个用户每秒钟的访问次数，从而保证系统的安全和稳定。
使用Redis+Lua实现分布式限流
Redis+Lua实现限流的流程：
首先，我们在Redis中创建一个令牌桶，其中包含最大令牌数、每秒钟生成的令牌数（速率）、当前令牌数等信息。然后，使用Lua脚本实现对令牌桶的访问以及对当前令牌数的更新。当接收到用户请求时，系统会调用Redis+Lua实现的限流代码来检查当前令牌数是否足够，如果不足则拒绝该请求，否则允许该请求。
Redis+Lua实现限流的代码：
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(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 1
end
上述代码中：KEYS[1]代表了Redis中的Key，ARGV[1]代表了每秒钟生成的最大令牌数。代码执行的逻辑是，如果当前令牌数加1后超过最大令牌数，则返回0；否则，将当前令牌数加1，并将该Key的过期时间设置为2秒。返回1代表限流通过。
代码中使用的命令解释如下：
redis.call("get", key)：从Redis中获取Key对应的值，即当前令牌数。
redis.call("incrby", key, "1")：将Key对应的值增加1。
redis.call("expire", key, "2")：设置Key的过期时间为2秒。
使用SpringBoot集成Redis和Lua实现分布式限流
在SpringBoot中集成Redis可以使用Spring Data Redis，而Spring Data Redis提供了对RedisTemplate和StringRedisTemplate的支持。下面我们演示使用Spring Data Redis集成Redis+Lua实现分布式限流。
步骤如下：
在pom.xml文件中添加Spring Data Redis的依赖项。
在application.properties文件中添加Redis的配置信息。
定义一个实现RateLimiter接口的类，该类主要用于实现令牌桶算法，并提供是否能够通过限流的方法。
在Controller中注入RateLimiter类，使用它来限制接口访问频率。
RateLimiter类的典型实现如下：
public class RedisRateLimiter implements RateLimiter {
private static final String REPLENISH_SCRIPT =
"local key = KEYS[1]\n" +
"local limit = tonumber(ARGV[1])\n" +
"local current = tonumber(redis.call(\"get\", key) or \"0\")\n" +
"if current + 1 > limit then\n" +
" return 0\n" +
"else\n" +
" redis.call(\"incrby\", key, \"1\")\n" +
" redis.call(\"expire\", key, \"2\")\n" +
" return 1\n" +
"end";
private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public RedisRateLimiter(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public boolean isWithinRateLimit(String id, int limit) {
List<String> keys = Collections.singletonList(id);
List<String> args = Collections.singletonList(String.valueOf(limit));
Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(REPLENISH_SCRIPT, Long.class), keys, args);
return result != null && result == 1;
}
}
RedisRateLimiter类介绍：
该类实现了RateLimiter接口，提供了isWithinRateLimit()方法来检查当前请求是否能够通过限流。
构造函数注入了RedisTemplate<String, String>，用于连接Redis数据库。
isWithinRateLimit()方法使用RedisTemplate的execute()方法执行Redis+Lua代码。
总结
本文介绍了使用Redis+Lua实现分布式限流的原理以及具体实现过程。 分布式限流可以在保障系统稳定性的同时，限制每个用户或者客户端每秒钟的接口访问次数，避免因为访问量过大导致系统崩溃。在实际应用中，我们可以通过SpringBoot集成Redis+Lua来实现分布式限流，提高系统的稳定性和可用性。