Redis的分散式限流機制實作方法

隨著網路應用的發展，高並發存取成為了網路公司極為重要的議題。為了確保系統的穩定性，我們需要對存取進行限制，防止惡意攻擊或過度存取導致系統崩潰。限流機制被廣泛應用於網路應用中，其中Redis作為一個流行的快取資料庫，也提供了分散式限流的解決方案。

Redis的限流機制主要有以下兩種實作方法：

1.基於令牌桶演​​算法的限流

令牌桶演算法是網路常用的限流演算法之一，Redis提供了基於令牌桶演​​算法的限流方案。這種方案的實作主要基於Redis的有序集合(zset)和Lua腳本。

令牌桶演算法的原理是一個固定容量的桶，按照一定的速率向其中放入令牌，每個請求都需要先從桶中取得一個令牌才能被處理。如果桶中沒有令牌，則這個請求被拒絕。

在Redis中，我們可以使用有序集合(zset)來建構令牌桶。有序集合中的每個元素表示一個令牌，它的score代表該令牌的到達時間，value可以是任意值。 Lua腳本則用於實現取得令牌的操作。具體實現代碼如下：

-- 获取令牌
local function acquire_token(key, rate, capacity, now)
  local current_capacity = redis.call("zcount", key, "-inf", "+inf")
  local delta_time = 1000 / rate
  local expected_token = math.floor((now - delta_time * capacity) / delta_time)
  local available_token = math.min(expected_token - current_capacity, capacity)
  if available_token > 0 then
    local members = {}
    for i = 1, available_token do
      members[i] = now
    end
    redis.call("zadd", key, unpack(members))
  end

  local current_time = now
  local stop_time = current_time + 1000
  local expire_time = stop_time - delta_time * (available_token - 1)
  local result = redis.call("zrangebyscore", key, "-inf", expire_time)
  if #result > 0 then
    redis.call("zrem", key, unpack(result))
    return 1
  end

  return 0
end

-- 调用获取令牌操作
local result = acquire_token(KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2], ARGV[3])
return result

其中，KEYS[1]代表限流的Key，ARGV[1]代表令牌放入的速率，ARGV[2]代表桶的容量，ARGV[3]代表當前時間。

2.基於漏斗演算法的限流

漏斗演算法也是常用的限流演算法，它的原理是一個漏斗，請求像水一樣流入漏斗，如果漏斗被佔滿了，就會溢出。在Redis中，我們同樣可以使用有序集合(zset)和Lua腳本來實作漏斗演算法。

漏斗演算法需要維護一個漏斗對象，記錄上一次請求的時間和桶的當前容量。當有新請求來臨時，演算法會根據當前時間與上一次請求時間的差值，計算出漏斗的容量增加量。如果容量小於桶的最大容量，則允許該請求通過，將容量減少；否則，該請求被拒絕。

具體實作程式碼如下：

-- 获取令牌
local function acquire_token(key, rate, capacity, now)
  local current_capacity = redis.call("hget", key, "capacity")
  local last_time = redis.call("hget", key, "last_time")

  if current_capacity == redis.error_reply or current_capacity == ngx.null then
    current_capacity = capacity
    redis.call("hset", key, "capacity", current_capacity)
  else
    current_capacity = tonumber(current_capacity)
  end

  if last_time == redis.error_reply or last_time == ngx.null then
    last_time = now
    redis.call("hset", key, "last_time", last_time)
  else
    last_time = tonumber(last_time)
  end

  local delta_time = now - last_time
  local expected_capacity = delta_time * rate / 1000 + current_capacity
  local actual_capacity = math.min(expected_capacity, capacity)

  if actual_capacity >= 1 then
    redis.call("hset", key, "capacity", actual_capacity - 1)
    redis.call("hset", key, "last_time", now)
    return 1
  end

  return 0
end

-- 调用获取令牌操作
local result = acquire_token(KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2], ARGV[3])
return result

其中，KEYS[1]代表極限的Key，ARGV[1]代表漏斗的加水速率，ARGV[2]代表漏斗的容量，ARGV [3]代表當前時間。

總結

Redis提供的分散式限流機制可以有效地控制並發訪問，保障系統的穩定性。我們可以根據業務需求選擇令牌桶演算法或漏斗演算法作為限流演算法，並透過Redis的有序集合(zset)和Lua腳本來實現。需要注意的是，在應用限流機制時，應該結合具體業務場景和流量特點，合理配置演算法參數，避免對使用者體驗產生負面影響。

以上是Redis的分散式限流機制實作方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！