1. 背景介绍
随着互联网的快速发展，各种应用场景涌现出来，这些应用对于高并发、高可靠等需求提出了更高的要求，如何保证应用的性能和稳定性成为了一个不可忽视的问题。而在这个问题中，限流作为一种常用的解决方案被广泛的运用。
2. Redis限流简介
Redis是一个高性能的键值存储系统，在很多应用场景中都被广泛的应用。Redis作为一个内存型的数据库，具有快速的读写速度和高效的数据结构操作，因此被用来实现限流也是比较常见的。
2.1 令牌桶算法
令牌桶算法自然是限流的经典算法之一，也是比较常用的一种限流算法。该算法可以使用Redis集群对请求进行限流，同时还能够很方便灵活地配置不同的流量限制参数。实现过程如下：
-- 初始化令牌桶
redis.call("SET",KEYS[1],ARGV[1],"NX","PX",ARGV[2])
-- 获取当前的时间戳和剩余令牌数量
local now = tonumber(redis.call("TIME")[1])
local last_time = tonumber(redis.call("GET", KEYS[1]))
local rate = tonumber(ARGV[3])
local capacity = tonumber(ARGV[4])
local water_level = tonumber(redis.call("GET", KEYS[2]))
if last_time == nil then
-- 只有第一次请求时初始化令牌桶并返回允许通过
redis.call("SET",KEYS[1],tostring(now),"PX",ARGV[2])
redis.call("SET",KEYS[2],"0")
return 1
else
-- 计算过去的时间（毫秒）
local interval = now - last_time
-- 计算所获得的令牌数量
local tokens = math.floor((interval / 1000) * rate)
if tokens > 0 then
-- 如果过去的时间内获得的令牌数量不为0，将水位上调
water_level = math.min(capacity, water_level + tokens)
redis.call("SET", KEYS[2], water_level)
redis.call("SET", KEYS[1], tostring(now), "PX", ARGV[2])
end
-- 检查水位是否足够发放桶内令牌
if water_level > 0 then
redis.call("DECR", KEYS[2])
return 1
else
return 0
end
其中第一个键（KEYS[1]）记录了每次请求令牌的时间，第二个键（KEYS[2]）记录了现在令牌桶中还有多少个令牌。第一个值（ARGV[1]）是初始时间，ARGV[2]是过期时间，ARGV[3]是速率，ARGV[4]是令牌桶容量。当一个请求到来时，根据当前时间计算令牌数量，如果此时令牌的数量足够，则将水位下调。如果不够，则返回0，请求被拒绝。
2.2 固定窗口算法
固定窗口算法也是一种比较常见的限流算法，其基本思路是在规定时间内只允许通过一定数量的请求，其他的请求全部被拒绝。其实现代码如下：
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local period = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(redis.call("TIME")[1])
-- 从Redis获取当前窗口内请求的数量
local count = tonumber(redis.call("GET", key) or "0")
if count + 1 > limit then
-- 如果请求的数量超过了限制，拒绝通过
return 0
else
-- 设置该请求所在的窗口期，并将计数器加1
redis.call("SET", key, count + 1, "EX", period, "NX")
return 1
end
KEYS[1]表示窗口期，ARGV[1]表示窗口期内限制的数量，ARGV[2]表示窗口期长度。当一个请求到来时，判断当前窗口期内请求的数量是否大于限制的数量，如果大于则拒绝请求，并返回0。如果小于，则将计数器加1，并将该请求所在的窗口期设置成“已命中”，返回1。
2.3 漏桶算法
漏桶算法是另一种常见的限流算法，其基本思路是将请求转化成水滴，每次请求到来就相当于往一个漏桶中添加水滴，而漏桶会以一定的速率排放水滴，当漏桶的容量满了之后，就会溢出而被拦截。实现代码如下：
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local period = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(redis.call("TIME")[1])
local drop_rate = limit / period
-- 从Redis获取上一次漏桶排放水滴的时间
local last_drop = tonumber(redis.call("GET", key) or "0")
local allowed_drop = 0
if now >= last_drop then
-- 计算应当排放的水滴数量
allowed_drop = math.floor((now - last_drop) * drop_rate)
allowed_drop = math.min(allowed_drop, limit)
end
-- 如果漏桶已经满了
if allowed_drop < 1 then
return 0
else
-- 修改上一个排放水滴的时间，并返回成功
redis.call("SET", key, tostring(now + 1), "EX", period, "NX")
return 1
end
KEYS[1]为漏桶的调节值，ARGV[1]为漏桶的容量，ARGV[2]为漏桶满后溢出的时间范围。当一个请求到来时，根据当前时间计算出在上一次排放水滴之后，漏桶应当排放的水滴数量，并根据限制数量和漏桶的容量进行取小，以避免溢出。如果漏桶已经满了，返回0，否则修改上一个排放水滴的时间，返回1。
3. 总结
Redis作为一个高性能的内存数据库，在应用场景中也有着较为广泛的运用，如限流。本文介绍了三种常见的限流算法：令牌桶算法、固定窗口算法以及漏桶算法。这些算法的实现方法不尽相同，读者可根据不同的应用场景选择适合自己的算法。