Redis实现限流器的三种方法「总结分享」

1. 什么是限流器

限流器，即在网络请求中，对请求的数量进行控制，以防止系统崩溃；它通常被用来解决高并发时流量的限制问题。限流器的主要作用是控制并发量，它能够限制系统的并发度，并且给系统提供一个平稳的流量环境。

2. Redis实现限流器

Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，它支持多种数据结构，比如字符串、哈希表等。Redis还提供了一些分布式锁和限流器的实现方法，因此在高并发系统中使用Redis来实现限流器也是比较常见的。

2.1 漏桶算法实现

漏桶算法是一种常见的限流算法，它的原理比较简单：将请求放入一个固定容量的漏桶中，按照漏桶中的速率处理请求。在漏桶中，一次请求的单位大小为1，每过一个时间单位，漏桶水的容量会减去一个单位大小，如果漏桶中的水满了，那么请求就不能处理。

下面是使用Redis实现漏桶算法的示例代码：

local limit_key = KEYS[1]

local limit_num = tonumber(ARGV[1])
local limit_time = tonumber(ARGV[2])
--当前时间
local now_time = redis.call('time')[1]
--将漏桶里面的水全部流出
redis.call('zremrangebyscore',limit_key,'-inf',now_time-limit_time)
--获取当前漏桶中水的数量
local pipeline = redis.call('pipeline')
pipeline:zcard(limit_key)
pipeline:zadd(limit_key,now_time,now_time)
pipeline:expire(limit_key,limit_time+1)
local response = pipeline:execute()
local current_num = response[1]
if current_num > limit_num then
    return 0
else
    return 1
end

漏桶算法的优点是可以平滑地限制请求，避免了系统突然的高负荷；但是漏桶算法不够灵活，它无法应对瞬时流量的突增。

2.2 令牌桶算法实现

令牌桶算法也是一种常见的限流算法，它的原理是：系统以一定的速率往桶中添加令牌，每次请求需要消耗一个令牌，当桶里的令牌用完时，请求就不能再处理了。

下面是使用Redis实现令牌桶算法的示例代码：

local limit_key = KEYS[1]

local limit_num = tonumber(ARGV[1])
local limit_time = tonumber(ARGV[2])
local pipeline = redis.call('pipeline')
-- 获取当前令牌桶中的令牌数量
pipeline:hget(limit_key,'current_num')
-- 获取上次更新令牌桶的时间
pipeline:hget(limit_key,'last_time')
local response = pipeline:execute()
local current_num = tonumber(response[1]) or 0
local last_time = tonumber(response[2]) or 0
--　计算距离上次更新令牌桶的时间
local pass_time = os.time() - last_time
local generate_num = pass_time/limit_time
local sum = current_num + generate_num
if sum > limit_num then
    -- 如果当前的令牌数大于了限制数，那么直接拒绝
    return 0
else
    local plane = redis.call('pipeline')
    -- 更新令牌桶数据
    plane:hincrbyfloat(limit_key,'current_num',generate_num)
    plane:hset(limit_key,'last_time',os.time())
    plane:expire(limit_key,limit_time+1)
    local res = plane:execute()
    return 1
end

令牌桶算法相比漏桶算法有更好的灵活性，它可以根据不同的请求类型灵活改变令牌的添加速率。但是它也有一些缺点，比如无法避免突发流量和高并发请求对系统造成的压力。

2.3 基于Redis的lua脚本实现引擎

上面的两篇实现方法都需要通过客户端发起请求，然后在Redis服务器上通过Lua脚本解决限流问题。而基于Redis的Lua脚本引擎能够大大减少网络的开销。可以将Lua脚本存储在Redis服务器中，客户端直接将参数传递给Redis服务器即可。

下面是使用Redis的Lua脚本引擎实现限流的示例代码：

local limit_key = KEYS[1]

local limit_num = tonumber(ARGV[1])
local limit_time = tonumber(ARGV[2])
local current_num = tonumber(redis.call('GET',limit_key) or 0)
if current_num < limit_num then
    redis.call('INCR',limit_key)
    redis.call('EXPIRE',limit_key,limit_time+1)
    return 1
else
    return 0
end

凭借着Lua脚本引擎的优势，这种方法比漏桶算法和令牌桶算法更为高效，在高并发的情况下可以大大提升系统的并发度，避免系统崩溃的问题。

3. 总结

本文主要介绍了Redis实现限流器的三种方法：漏桶算法、令牌桶算法和基于Redis的Lua脚本引擎实现方法。漏桶算法可以平滑限制请求，令牌桶算法灵活性更好，而基于Redis的Lua脚本引擎实现方法在高并发的情况下性能更高。根据不同的实际情况，选择不同的实现方法来解决限流问题是更加合理的，希望本文对大家有所帮助。