介绍
Redis是一个流行的开源内存数据存储系统，它提供各种数据结构、缓存和消息方面的功能，适用于海量数据处理器的实时项目。尽管Redis在存储和读取数据方面非常快，但在一些情况下，它可能会出现被频繁请求的问题，这可能会使系统出现性能问题或崩溃，如通过DDoS攻击造成的损失。
为了避免这些问题，可以具体实现Redis限流措施，Redis限流可能采用以下几种方式之一。
一、基于时间窗口的计数器限流
1.1 定义
时间窗口限流器确保Redis给客户端的请求数量不超过预设的阈值。Redis在限制客户端的请求数时，需要保留计数器，并每隔特定的时间周期重置。如果Redis收到请求数量超过阈值，则该请求将被拒绝，Redis将返回一个错误。
1.2 实现
为了实现该插件，您可能需要使用Lua脚本，并为您的Redis服务器添加Lua脚本。在下例中，我们将使用30秒的时间窗口和30个允许的请求限制。
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local expire_time = ARGV[2]
local can_perform = redis.call('SETNX', key, 1)
redis.call('EXPIRE', key, expire_time)
if can_perform == 0 then
local counter = tonumber(redis.call('GET', key))
if counter < limit then
redis.call('INCRBY', key, 1)
end
end
return redis.call('TTL', key)
在使用脚本时，只要在Redis服务器中创建一个键，就可以在KEYS列表中传递该键的名称。在此基础上，可以使用LIMIT作为redis.call()函数的第二个参数，还可以使用EXPIRE作为redis.call()函数的第三个参数。最后，使用TTL来获取密钥保留的时间。
1.3 优点和缺点
基于时间窗口的计数器限流是一个不错的选择，因为它不需要多余的维护，而且易于实现，并且它具有较高的精确性。然而，您需要了解每个请求的信息来增加计数器限制，以使其在最合适的时间超时。
二、漏斗限流
2.1 定义
漏桶是一种数据结构，用于强制速率限制，在处理超过一定速率的请求时。Redis漏桶允许客户端在指定时间内消耗特定数量的“漏斗”，但超出这个限制时，会设置一个延迟时间，直到Redis处理完“漏斗”中的所有数据。
2.2 实现
为了实现这种措施，您可以使用下行编写的Redis脚本。脚本使用key、duration和requests作为输入参数，并在提供了与漏桶限制匹配的范围后执行漏桶算法。
local key = KEYS[1]
local duration = tonumber(ARGV[1])
local max_quantity = tonumber(ARGV[2])
local bucketHead = tonumber(redis.call('HGET', key, 'head') or '0')
local bucketTail = tonumber(redis.call('HGET', key, 'tail') or '0')
local expire_time = ARGV[3]
local now = tonumber(ARGV[4])
local quantity = tonumber(redis.call('HGET', key, 'quantity') or '0')
local duration_passed = bucketHead ~= bucketTail and (now - bucketHead) * (quantity) / (bucketTail - bucketHead) or 0
local new_quantity = math.max(0, quantity - duration_passed)
if new_quantity + 1 > max_quantity then
return -1
end
redis.call('HMSET', key, 'head', bucketHead, 'tail', bucketTail, 'quantity', new_quantity + 1)
if new_quantity == 0 then
redis.call('EXPIRE', key, duration)
end
return redis.call('TTL', key)
2.3 优点和缺点
漏桶限流的优点是它可以固定的速率周期性地处理请求，避免了Redis被大批量请求堵塞的风险。但是，与时间窗口限制相比，漏桶限制是比较复杂的算法，因此需要相应的资源来完成它，而且它需要在保持优势的同时，同时减少锁的使用，以保证Redis的稳定性。
三、令牌桶算法
3.1 定义
令牌桶算法类似于漏桶模型，但不同之处在于，令牌桶算法不仅可以限制数据的传输速度，还可以在通信速度较慢的情况下处理数据。令牌桶分为两个部分，令牌生成和令牌消费，数据请求时必须拥有令牌才能被授予通过。
3.2 实现
为了实现令牌桶控件，我们需要使用如下脚本：
local key = KEYS[1]
local max_tokens = tonumber(ARGV[1])
local token_rate = tonumber(ARGV[2])
local tokens = tonumber(redis.call('GET', key) or '0')
local current_time = tonumber(redis.call('TIME')[1])
local dtokens = math.min(max_tokens - tokens, token_rate * (current_time - tonumber(redis.call('HGET', key, 'last_update') or current_time)))
if dtokens > 0 then
redis.call('SET', key, tokens + dtokens)
redis.call('HSET', key, 'last_update', current_time)
end
if tokens > 0 then
redis.call('SET', key, tokens - 1)
return 1
else
return 0
end
该脚本使用current_time作为当前的Unix时间戳，max_tokens和token_rate作为输入参数来执行令牌桶算法，并使用last_update将当前时间与存储时间比较。
3.3 优点和缺点
令牌桶算法可以保证客户端的响应速度，而且比不同的算法更灵活，但是需要相应的资源才能实现它，并且如果高负载下，可能会占用很多内存空间。
结论
Redis限流机制是确保客户端请求数量不超过预设的限制的方法，目的是避免系统高负载时的性能问题或者崩溃。在Redis中，通常使用的限流机制有3种：基于时间窗口的计数器限流、漏斗限流和令牌桶算法。如果您需要实现Redis限流功能，建议您签入令牌桶算法。