Detaillierte Erläuterung der Redis-Implementierung des Strombegrenzungsalgorithmus

In Internetanwendungen ist die Strombegrenzung ein sehr wichtiges technisches Mittel, um hohen gleichzeitigen Datenverkehr reibungslos zu bewältigen und die Stabilität und Verfügbarkeit von Diensten sicherzustellen. Als leistungsstarke, verteilte NoSQL-Datenbank verfügt Redis über einige Funktionen, die die Implementierung von Strombegrenzungsalgorithmen gut unterstützen können. In diesem Artikel wird die Anwendung von Redis bei der Strombegrenzung ausführlich vorgestellt.

1. Token-Bucket-Algorithmus

Der Token-Bucket-Algorithmus ist ein relativ verbreiteter Strombegrenzungsalgorithmus, der auf einem Bucket und einem Token-Generator basiert. Im Bucket wird eine bestimmte Anzahl von Token gespeichert, jedes Token stellt eine Anfrage dar und der Token-Generator generiert Token mit einer bestimmten Rate und fügt sie dem Bucket hinzu. Wenn eine Anfrage eingeht und sich ein Token im Bucket befindet, wird die Anfrage durchgelassen und ein Token aus dem Bucket wird verbraucht, andernfalls wird die Anfrage abgelehnt.

Die Kernidee des Token-Bucket-Algorithmus besteht darin, die Anzahl gleichzeitiger Anforderungen durch die Anzahl der Token im Bucket zu begrenzen, während der Token-Generator die Verarbeitungsrate der Anforderungen steuern kann. In Redis kann der Token-Bucket-Algorithmus mithilfe geordneter Mengen implementiert werden. Beispielsweise können Mitglieder in einem geordneten Satz als Token dargestellt werden, und ihre Bewertungen stellen den Ablaufzeitstempel des Tokens dar. Wenn eine Anfrage eingeht, können Sie den Befehl ZREVRANGEBYSCORE verwenden, um die Anzahl der nicht abgelaufenen Token im aktuellen Bucket abzurufen.

2. Leaky-Bucket-Algorithmus

Der Leaky-Bucket-Algorithmus ist ebenfalls ein üblicher Strombegrenzungsalgorithmus. Der Unterschied zum Token-Bucket-Algorithmus besteht darin, dass der Leaky-Bucket-Algorithmus nicht regelmäßig Token generiert, sondern eine konstante Abflussrate beibehält Anfragen gleichmäßig über verschiedene Zeiträume verteilen. Dadurch kann der Anforderungsverkehr effektiv und reibungslos abgewickelt werden und verhindert werden, dass plötzliche Anforderungen zu Dienstinstabilitäten führen.

In Redis kann ein Zset verwendet werden, um einen Leaky-Bucket zu simulieren, bei dem jedes Mitglied eine Anfrage darstellt und sein Score den Zeitstempel des Eintreffens der Anfrage darstellt. Wenn eine neue Anfrage eintrifft, können Sie mit dem Befehl ZREVRANGE die Anzahl der Anfragen im aktuellen Leaky-Bucket ermitteln, um zu bestimmen, ob die neue Anfrage passieren darf. Wenn sie zugelassen werden, werden neue Anforderungen zum Zset hinzugefügt und abgelaufene Anforderungen werden mit dem Befehl ZREMRANGEBYSCORE aus dem Zset entfernt.

3. Zähleralgorithmus

Der Zähleralgorithmus ist ein einfacher und grober Strombegrenzungsalgorithmus. Er basiert auf einem Zähler und einem Zeitfenster. Wenn die Anzahl der Anfragen innerhalb des Zeitfensters einen bestimmten Schwellenwert erreicht, werden nachfolgende Anfragen abgelehnt . In Redis können Sie einen Zähler und eine Ablaufzeit verwenden, um den Zähleralgorithmus zu implementieren. Sie können beispielsweise den Befehl INCR verwenden, um den Zähler zu erhöhen. Wenn der Zähler den angegebenen Schwellenwert überschreitet, bedeutet dies, dass zu viele Anforderungen vorliegen und abgelehnt werden müssen.

4. Lua-Skript-Implementierung

Zusätzlich zu den drei oben genannten gängigen Strombegrenzungsalgorithmen können Sie auch Lua-Skripte verwenden, um benutzerdefinierte Strombegrenzungsalgorithmen zu implementieren. Lua-Skripte können auf Redis-Datenstrukturen und -Befehle zugreifen und weisen eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit auf. Beispielsweise kann ein Strombegrenzer basierend auf einem Zeitfenster und einem Leaky-Bucket-Algorithmus in einem Lua-Skript implementiert werden. Der Code lautet wie folgt:

local limit_key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local interval = tonumber(ARGV[2])
local current_time = tonumber(redis.call('TIME')[1])
local current_count = #redis.call('zrangebyscore', limit_key, '-inf', '+inf')
redis.call('zremrangebyscore', limit_key, '-inf', current_time - interval)
if current_count < limit then
redis.call('zadd', limit_key, current_time, current_time)
return 1
else
return 0
end

Im obigen Code repräsentiert limit_key den Namen des Leaky-Buckets und limit die maximale Anzahl Anzahl der Anfragen, die der Leaky-Bucket verarbeiten kann, stellt die Größe des Zeitfensters (in Sekunden) dar, und current_time stellt den aktuellen Zeitstempel dar. Zunächst verwendet das Skript den Befehl zrangebyscore, um die Anzahl der nicht abgelaufenen Anforderungen im aktuellen Leaky-Bucket zu ermitteln. Verwenden Sie dann den Befehl zremrangebyscore, um abgelaufene Anforderungen zu löschen. Stellen Sie als Nächstes fest, ob die Anzahl der Anforderungen im Leaky-Bucket die Obergrenze erreicht hat. Wenn die Obergrenze nicht erreicht wurde, verwenden Sie den Befehl zadd, um neue Anforderungen zum Leaky-Bucket hinzuzufügen und das Flag zurückzugeben, das ihn passieren lässt. Andernfalls wird ein Ablehnungsflag zurückgegeben. Schließlich muss dieses Skript während der Geschäftsverarbeitung in Verbindung mit dem EVALSHA-Befehl verwendet werden, um den Mehraufwand durch wiederholtes Kompilieren von Lua-Code zu vermeiden.

Zusammenfassung

Strombegrenzung ist eine sehr wichtige Technologie in Internetanwendungen. Sie kann hohen gleichzeitigen Datenverkehr reibungslos bewältigen und die Stabilität und Verfügbarkeit von Diensten gewährleisten. In Redis können Sie gängige Strombegrenzungsalgorithmen wie den Token-Bucket-Algorithmus, den Leaky-Bucket-Algorithmus und den Zähleralgorithmus verwenden oder Lua-Skripte verwenden, um den Strombegrenzer anzupassen. Diese Methoden können den Anforderungsverkehr effektiv steuern und die Stabilität und Verfügbarkeit von Diensten sicherstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Redis-Implementierung des Strombegrenzungsalgorithmus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!