1. 什么是限速器
在现代应用中，限速器是一个常用的概念。用于限制系统吞吐量以避免超出承受能力，避免系统崩溃/重启。在分布式环境中，限速器被广泛使用来限制不同服务的请求速度。Redis是一款流行的数据存储解决方案，提供了许多不同的方法来实现限速器。在本文中，我们将讨论几种流行的方法，旨在帮助读者选择合适的方法来实现他们的限速需求。
2. 使用Redis的令牌桶
令牌桶是一种经典的限速算法，可以很容易地使用Redis实现。令牌桶基于一种想法，即让令牌在桶中按照恒定的速率生成，然后当请求到达时，检查是否有可用令牌，如果令牌可用，则使用令牌并将请求发送回调用方，否则请求将被丢弃或排队等待。
2.1. 令牌桶算法的实现
以下是一个基于Redis实现令牌桶算法的代码示例：
local function refill(key)
redis.call('hsetnx', key, 'lastRefillTime', redis.call('time')[1])
local rateLimit = tonumber(redis.call('hget', key, 'rateLimit'))
local capacity = tonumber(redis.call('hget', key, 'capacity'))
local currTokens = tonumber(redis.call('hget', key, 'currTokens'))
local timeDiff = redis.call('time')[1] - redis.call('hget', key, 'lastRefillTime')
local tokensToRefill = math.floor((timeDiff / 1000) * rateLimit)
local newTokens = math.min(capacity, currTokens+tokensToRefill)
redis.call('hset', key, 'currTokens', newTokens)
redis.call('hset', key, 'lastRefillTime', redis.call('time')[1])
end
local function consume(key, tokens)
local currTokens = tonumber(redis.call('hget', key, 'currTokens'))
local newTokens = currTokens - tokens
if newTokens < 0 then
return 0
else
redis.call('hset', key, 'currTokens', newTokens)
return 1
end
end
local function create(key, rateLimit, capacity)
redis.call('hmset', key, 'rateLimit', rateLimit, 'capacity', capacity, 'currTokens', capacity, 'lastRefillTime', redis.call('time')[1])
end
local function delete(key)
redis.call('del', key)
end
在这个示例中，refill函数负责定期将令牌添加到存储在Redis哈希中的当前令牌中。当请求到达并尝试获取令牌时，consume函数会减少当前令牌，并返回其是否成功取到令牌。如果成功，则newTokens＞=0，如果没有成功，则newTokens<0，表示没有足够的令牌可用。
为了使用令牌桶，在Redis中创建新哈希来存储桶数据。使用create()函数即可完成创建。使用delete()函数销毁Redis哈希表。
2.2. 令牌桶的优缺点
令牌桶算法是流控和限速的经典算法。与其他算法相比，很简单且容易理解。令牌桶算法可以很容易地从本地转移到分布式系统，因为它没有要求多个节点之间的协调。
但是，令牌桶算法并不能处理请求可能的爆炸性增长。例如，如果一个系统中的所有客户端都突然试图同时发送请求，这些请求可能会超出令牌桶的容量，导致系统故障。此外，算法性能取决于多个因素，例如Redis的性能和网络延迟。
3. 使用Redis的漏桶
漏桶是另一个经典的限速算法，非常类似于令牌桶算法。但是，与令牌桶相比，漏桶将以固定速率流出请求，而令牌桶将在固定速率生成请求。
3.1. 漏桶算法的实现
以下是一个基于Redis实现漏桶算法的代码示例：
local function consume(key, tokens)
local currTokens = tonumber(redis.call('hget', key, 'currTokens'))
local capacity = tonumber(redis.call('hget', key, 'capacity'))
local refillRate = tonumber(redis.call('hget', key, 'refillRate'))
local timeDiff = redis.call('time')[1] - redis.call('hget', key, 'lastLeakTime')
local leakedTokens = math.floor(refillRate * timeDiff / 1000)
redis.call('hset', key, 'currTokens', math.min(capacity, currTokens + leakedTokens))
redis.call('hset', key, 'lastLeakTime', redis.call('time')[1])
if currTokens + leakedTokens < tokens then
return 0
else
redis.call('hset', key, 'currTokens', math.floor(currTokens - tokens))
return 1
end
end
local function create(key, refillRate, capacity)
redis.call('hmset', key, 'refillRate', refillRate, 'capacity', capacity, 'currTokens', capacity, 'lastLeakTime', redis.call('time')[1])
end
local function delete(key)
redis.call('del', key)
end
在这个示例中，consume函数负责减少存储在Redis哈希列表中的当前令牌数量，并在调用之前更新令牌数量。使用一个lastLeakTime变量来管理时间。如果当前令牌不足，则返回0，否则返回1。
使用create()函数可以在Redis中创建新的哈希表来存储漏桶数据。使用delete()函数可以销毁Redis哈希表。
3.2. 漏桶的优缺点
与令牌桶算法相比，漏桶算法不需要为投放令牌设置表计，并且令牌的速度是固定的，这使得漏桶算法非常适合减少峰值
但是，漏桶算法的最大缺点就是对于许多场景，它的限制太严格了。如果漏桶速率小于峰值请求的速率，请求将被拒绝，并且需要等待另一次机会。从应用程序的角度来看，请求速率的快速下降可能会导致应用程序崩溃；从用户角度来看，长时间的请求等待时间可能会让他们感到沮丧。
4. 使用Lua脚本的简单实现
最简单的限速方法是在实际执行过程中进行速率限制。如果在代码执行期间调用Redis，那么将可以使用redis.call()来实现速率控制。
使用Lua脚本可以轻松实现与Redis通信，这也使得执行速率非常快。例如，在以下示例中，我们将使用Lua脚本来限制Redis中某个键执行的速率：
local rateLimit = 10 -- 10 requests per second
local key = 'my_key'
local lastTime = tonumber(redis.call('get', key) or '0')
local currTime = tonumber(redis.call('time')[1])
local diff = currTime - lastTime
if diff < 1/rateLimit then
return 1
end
redis.call('set', key, currTime)
return 0
在这个例子中，我们可以直接在Lua脚本中将所有逻辑组合在一起，而无需实际存储令牌或桶。Lua脚本可以从Redis获取当前控制时间的时间戳，将其与上次请求之间的时间差进行比较，并在差异小于请求速率时返回1，否则更新时间戳并返回0。
5. 总结
在本文中，我们已经介绍了使用Redis实现限速器的三种不同方法。这些方法都有其各自的优缺点，例如令牌桶算法易于理解且性能稳定，而漏斗算法则可以更好地处理流量突发。最后，我们还介绍了使用Lua的简便方法，该方法可用于从Redis执行控制速率检查。无论哪种方法，都应根据实际情况选择。