怎么使用Go+Redis实现常见限流算法
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- 2023-05-27 23:16:40880浏览
固定窗口
使用Redis实现固定窗口比较简单，主要是由于固定窗口同时只会存在一个窗口，所以我们可以在第一次进入窗口时使用pexpire命令设置过期时间为窗口时间大小，这样窗口会随过期时间而失效，同时我们使用incr命令增加窗口计数。
因为我们需要在counter==1的时候设置窗口的过期时间，为了保证原子性，我们使用简单的Lua脚本实现。
const fixedWindowLimiterTryAcquireRedisScript = `
-- ARGV[1]: 窗口时间大小
-- ARGV[2]: 窗口请求上限
local window = tonumber(ARGV[1])
local limit = tonumber(ARGV[2])
-- 获取原始值
local counter = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]))
if counter == nil then
counter = 0
end
-- 若到达窗口请求上限，请求失败
if counter >= limit then
return 0
end
-- 窗口值+1
redis.call("incr", KEYS[1])
if counter == 0 then
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
end
return 1
`package redis
import (
"context"
"errors"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
// FixedWindowLimiter 固定窗口限流器
type FixedWindowLimiter struct {
limit int // 窗口请求上限
window int // 窗口时间大小
client *redis.Client // Redis客户端
script *redis.Script // TryAcquire脚本
}
func NewFixedWindowLimiter(client *redis.Client, limit int, window time.Duration) (*FixedWindowLimiter, error) {
// redis过期时间精度最大到毫秒，因此窗口必须能被毫秒整除
if window%time.Millisecond != 0 {
return nil, errors.New("the window uint must not be less than millisecond")
}
return &FixedWindowLimiter{
limit: limit,
window: int(window / time.Millisecond),
client: client,
script: redis.NewScript(fixedWindowLimiterTryAcquireRedisScript),
}, nil
}
func (l *FixedWindowLimiter) TryAcquire(ctx context.Context, resource string) error {
success, err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{resource}, l.window, l.limit).Bool()
if err != nil {
return err
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if !success {
return ErrAcquireFailed
}
return nil
}滑动窗口
hash实现
我们使用Redis的hash存储每个小窗口的计数，每次请求会把所有有效窗口的计数累加到count，使用hdel删除失效窗口，最后判断窗口的总计数是否大于上限。
我们基本上把所有的逻辑都放到Lua脚本里面，其中大头是对hash的遍历，时间复杂度是O(N)，N是小窗口数量，所以小窗口数量最好不要太多。
const slidingWindowLimiterTryAcquireRedisScriptHashImpl = `
-- ARGV[1]: 窗口时间大小
-- ARGV[2]: 窗口请求上限
-- ARGV[3]: 当前小窗口值
-- ARGV[4]: 起始小窗口值
local window = tonumber(ARGV[1])
local limit = tonumber(ARGV[2])
local currentSmallWindow = tonumber(ARGV[3])
local startSmallWindow = tonumber(ARGV[4])
-- 计算当前窗口的请求总数
local counters = redis.call("hgetall", KEYS[1])
local count = 0
for i = 1, #(counters) / 2 do
local smallWindow = tonumber(counters[i * 2 - 1])
local counter = tonumber(counters[i * 2])
if smallWindow < startSmallWindow then
redis.call("hdel", KEYS[1], smallWindow)
else
count = count + counter
end
end
-- 若到达窗口请求上限，请求失败
if count >= limit then
return 0
end
-- 若没到窗口请求上限，当前小窗口计数器+1，请求成功
redis.call("hincrby", KEYS[1], currentSmallWindow, 1)
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
return 1
`package redis
import (
"context"
"errors"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
// SlidingWindowLimiter 滑动窗口限流器
type SlidingWindowLimiter struct {
limit int // 窗口请求上限
window int64 // 窗口时间大小
smallWindow int64 // 小窗口时间大小
smallWindows int64 // 小窗口数量
client *redis.Client // Redis客户端
script *redis.Script // TryAcquire脚本
}
func NewSlidingWindowLimiter(client *redis.Client, limit int, window, smallWindow time.Duration) (
*SlidingWindowLimiter, error) {
// redis过期时间精度最大到毫秒，因此窗口必须能被毫秒整除
if window%time.Millisecond != 0 || smallWindow%time.Millisecond != 0 {
return nil, errors.New("the window uint must not be less than millisecond")
}
// 窗口时间必须能够被小窗口时间整除
if window%smallWindow != 0 {
return nil, errors.New("window cannot be split by integers")
}
return &SlidingWindowLimiter{
limit: limit,
window: int64(window / time.Millisecond),
smallWindow: int64(smallWindow / time.Millisecond),
smallWindows: int64(window / smallWindow),
client: client,
script: redis.NewScript(slidingWindowLimiterTryAcquireRedisScriptHashImpl),
}, nil
}
func (l *SlidingWindowLimiter) TryAcquire(ctx context.Context, resource string) error {
// 获取当前小窗口值
currentSmallWindow := time.Now().UnixMilli() / l.smallWindow * l.smallWindow
// 获取起始小窗口值
startSmallWindow := currentSmallWindow - l.smallWindow*(l.smallWindows-1)
success, err := l.script.Run(
ctx, l.client, []string{resource}, l.window, l.limit, currentSmallWindow, startSmallWindow).Bool()
if err != nil {
return err
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if !success {
return ErrAcquireFailed
}
return nil
}list实现
如果小窗口数量特别多，可以使用list优化时间复杂度，list的结构是：
[counter, smallWindow1, count1, smallWindow2, count2, smallWindow3, count3...]
也就是我们使用list的第一个元素存储计数器，每个窗口用两个元素表示，第一个元素表示小窗口值，第二个元素表示这个小窗口的计数。由于Redis Lua脚本不支持字符串分割函数，因此不能将小窗口的值和计数放在同一元素中。
具体操作流程：
1.获取list长度
2.如果长度是0，设置counter，长度+1
3.如果长度大于1，获取第二第三个元素
如果该值小于起始小窗口值，counter-第三个元素的值，删除第二第三个元素，长度-2
4.如果counter大于等于limit，请求失败
5.如果长度大于1，获取倒数第二第一个元素
如果倒数第二个元素小窗口值大于等于当前小窗口值，表示当前请求因为网络延迟的问题，到达服务器的时候，窗口已经过时了，把倒数第二个元素当成当前小窗口（因为它更新），倒数第一个元素值+1
否则，添加新的窗口值，添加新的计数（1），更新过期时间
6.否则，添加新的窗口值，添加新的计数（1），更新过期时间
7.counter + 1
8.返回成功
const slidingWindowLimiterTryAcquireRedisScriptListImpl = `
-- ARGV[1]: 窗口时间大小
-- ARGV[2]: 窗口请求上限
-- ARGV[3]: 当前小窗口值
-- ARGV[4]: 起始小窗口值
local window = tonumber(ARGV[1])
local limit = tonumber(ARGV[2])
local currentSmallWindow = tonumber(ARGV[3])
local startSmallWindow = tonumber(ARGV[4])
-- 获取list长度
local len = redis.call("llen", KEYS[1])
-- 如果长度是0，设置counter，长度+1
local counter = 0
if len == 0 then
redis.call("rpush", KEYS[1], 0)
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
len = len + 1
else
-- 如果长度大于1，获取第二第个元素
local smallWindow1 = tonumber(redis.call("lindex", KEYS[1], 1))
counter = tonumber(redis.call("lindex", KEYS[1], 0))
-- 如果该值小于起始小窗口值
if smallWindow1 < startSmallWindow then
local count1 = redis.call("lindex", KEYS[1], 2)
-- counter-第三个元素的值
counter = counter - count1
-- 长度-2
len = len - 2
-- 删除第二第三个元素
redis.call("lrem", KEYS[1], 1, smallWindow1)
redis.call("lrem", KEYS[1], 1, count1)
end
end
-- 若到达窗口请求上限，请求失败
if counter >= limit then
return 0
end
-- 如果长度大于1，获取倒数第二第一个元素
if len > 1 then
local smallWindown = tonumber(redis.call("lindex", KEYS[1], -2))
-- 如果倒数第二个元素小窗口值大于等于当前小窗口值
if smallWindown >= currentSmallWindow then
-- 把倒数第二个元素当成当前小窗口（因为它更新），倒数第一个元素值+1
local countn = redis.call("lindex", KEYS[1], -1)
redis.call("lset", KEYS[1], -1, countn + 1)
else
-- 否则，添加新的窗口值，添加新的计数（1），更新过期时间
redis.call("rpush", KEYS[1], currentSmallWindow, 1)
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
end
else
-- 否则，添加新的窗口值，添加新的计数（1），更新过期时间
redis.call("rpush", KEYS[1], currentSmallWindow, 1)
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
end
-- counter + 1并更新
redis.call("lset", KEYS[1], 0, counter + 1)
return 1
`算法都是操作list头部或者尾部，所以时间复杂度接近O(1)
漏桶算法
漏桶需要保存当前水位和上次放水时间，因此我们使用hash来保存这两个值。
const leakyBucketLimiterTryAcquireRedisScript = `
-- ARGV[1]: 最高水位
-- ARGV[2]: 水流速度/秒
-- ARGV[3]: 当前时间（秒）
local peakLevel = tonumber(ARGV[1])
local currentVelocity = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local lastTime = tonumber(redis.call("hget", KEYS[1], "lastTime"))
local currentLevel = tonumber(redis.call("hget", KEYS[1], "currentLevel"))
-- 初始化
if lastTime == nil then
lastTime = now
currentLevel = 0
redis.call("hmset", KEYS[1], "currentLevel", currentLevel, "lastTime", lastTime)
end
-- 尝试放水
-- 距离上次放水的时间
local interval = now - lastTime
if interval > 0 then
-- 当前水位-距离上次放水的时间(秒)*水流速度
local newLevel = currentLevel - interval * currentVelocity
if newLevel < 0 then
newLevel = 0
end
currentLevel = newLevel
redis.call("hmset", KEYS[1], "currentLevel", newLevel, "lastTime", now)
end
-- 若到达最高水位，请求失败
if currentLevel >= peakLevel then
return 0
end
-- 若没有到达最高水位，当前水位+1，请求成功
redis.call("hincrby", KEYS[1], "currentLevel", 1)
redis.call("expire", KEYS[1], peakLevel / currentVelocity)
return 1
`package redis
import (
"context"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
// LeakyBucketLimiter 漏桶限流器
type LeakyBucketLimiter struct {
peakLevel int // 最高水位
currentVelocity int // 水流速度/秒
client *redis.Client // Redis客户端
script *redis.Script // TryAcquire脚本
}
func NewLeakyBucketLimiter(client *redis.Client, peakLevel, currentVelocity int) *LeakyBucketLimiter {
return &LeakyBucketLimiter{
peakLevel: peakLevel,
currentVelocity: currentVelocity,
client: client,
script: redis.NewScript(leakyBucketLimiterTryAcquireRedisScript),
}
}
func (l *LeakyBucketLimiter) TryAcquire(ctx context.Context, resource string) error {
// 当前时间
now := time.Now().Unix()
success, err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{resource}, l.peakLevel, l.currentVelocity, now).Bool()
if err != nil {
return err
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if !success {
return ErrAcquireFailed
}
return nil
}令牌桶
令牌桶可以看作是漏桶的相反算法，它们一个是把水倒进桶里，一个是从桶里获取令牌。
const tokenBucketLimiterTryAcquireRedisScript = `
-- ARGV[1]: 容量
-- ARGV[2]: 发放令牌速率/秒
-- ARGV[3]: 当前时间（秒）
local capacity = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local lastTime = tonumber(redis.call("hget", KEYS[1], "lastTime"))
local currentTokens = tonumber(redis.call("hget", KEYS[1], "currentTokens"))
-- 初始化
if lastTime == nil then
lastTime = now
currentTokens = capacity
redis.call("hmset", KEYS[1], "currentTokens", currentTokens, "lastTime", lastTime)
end
-- 尝试发放令牌
-- 距离上次发放令牌的时间
local interval = now - lastTime
if interval > 0 then
-- 当前令牌数量+距离上次发放令牌的时间(秒)*发放令牌速率
local newTokens = currentTokens + interval * rate
if newTokens > capacity then
newTokens = capacity
end
currentTokens = newTokens
redis.call("hmset", KEYS[1], "currentTokens", newTokens, "lastTime", now)
end
-- 如果没有令牌，请求失败
if currentTokens == 0 then
return 0
end
-- 果有令牌，当前令牌-1，请求成功
redis.call("hincrby", KEYS[1], "currentTokens", -1)
redis.call("expire", KEYS[1], capacity / rate)
return 1
`package redis
import (
"context"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
// TokenBucketLimiter 令牌桶限流器
type TokenBucketLimiter struct {
capacity int // 容量
rate int // 发放令牌速率/秒
client *redis.Client // Redis客户端
script *redis.Script // TryAcquire脚本
}
func NewTokenBucketLimiter(client *redis.Client, capacity, rate int) *TokenBucketLimiter {
return &TokenBucketLimiter{
capacity: capacity,
rate: rate,
client: client,
script: redis.NewScript(tokenBucketLimiterTryAcquireRedisScript),
}
}
func (l *TokenBucketLimiter) TryAcquire(ctx context.Context, resource string) error {
// 当前时间
now := time.Now().Unix()
success, err := l.script.Run(ctx, l.client, []string{resource}, l.capacity, l.rate, now).Bool()
if err != nil {
return err
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if !success {
return ErrAcquireFailed
}
return nil
}滑动日志
算法流程与滑动窗口相同，只是它可以指定多个策略，同时在请求失败的时候，需要通知调用方是被哪个策略所拦截。
const slidingLogLimiterTryAcquireRedisScriptHashImpl = `
-- ARGV[1]: 当前小窗口值
-- ARGV[2]: 第一个策略的窗口时间大小
-- ARGV[i * 2 + 1]: 每个策略的起始小窗口值
-- ARGV[i * 2 + 2]: 每个策略的窗口请求上限
local currentSmallWindow = tonumber(ARGV[1])
-- 第一个策略的窗口时间大小
local window = tonumber(ARGV[2])
-- 第一个策略的起始小窗口值
local startSmallWindow = tonumber(ARGV[3])
local strategiesLen = #(ARGV) / 2 - 1
-- 计算每个策略当前窗口的请求总数
local counters = redis.call("hgetall", KEYS[1])
local counts = {}
-- 初始化counts
for j = 1, strategiesLen do
counts[j] = 0
end
for i = 1, #(counters) / 2 do
local smallWindow = tonumber(counters[i * 2 - 1])
local counter = tonumber(counters[i * 2])
if smallWindow < startSmallWindow then
redis.call("hdel", KEYS[1], smallWindow)
else
for j = 1, strategiesLen do
if smallWindow >= tonumber(ARGV[j * 2 + 1]) then
counts[j] = counts[j] + counter
end
end
end
end
-- 若到达对应策略窗口请求上限，请求失败，返回违背的策略下标
for i = 1, strategiesLen do
if counts[i] >= tonumber(ARGV[i * 2 + 2]) then
return i - 1
end
end
-- 若没到窗口请求上限，当前小窗口计数器+1，请求成功
redis.call("hincrby", KEYS[1], currentSmallWindow, 1)
redis.call("pexpire", KEYS[1], window)
return -1
`package redis
import (
"context"
"errors"
"fmt"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"sort"
"time"
)
// ViolationStrategyError 违背策略错误
type ViolationStrategyError struct {
Limit int // 窗口请求上限
Window time.Duration // 窗口时间大小
}
func (e *ViolationStrategyError) Error() string {
return fmt.Sprintf("violation strategy that limit = %d and window = %d", e.Limit, e.Window)
}
// SlidingLogLimiterStrategy 滑动日志限流器的策略
type SlidingLogLimiterStrategy struct {
limit int // 窗口请求上限
window int64 // 窗口时间大小
smallWindows int64 // 小窗口数量
}
func NewSlidingLogLimiterStrategy(limit int, window time.Duration) *SlidingLogLimiterStrategy {
return &SlidingLogLimiterStrategy{
limit: limit,
window: int64(window),
}
}
// SlidingLogLimiter 滑动日志限流器
type SlidingLogLimiter struct {
strategies []*SlidingLogLimiterStrategy // 滑动日志限流器策略列表
smallWindow int64 // 小窗口时间大小
client *redis.Client // Redis客户端
script *redis.Script // TryAcquire脚本
}
func NewSlidingLogLimiter(client *redis.Client, smallWindow time.Duration, strategies ...*SlidingLogLimiterStrategy) (
*SlidingLogLimiter, error) {
// 复制策略避免被修改
strategies = append(make([]*SlidingLogLimiterStrategy, 0, len(strategies)), strategies...)
// 不能不设置策略
if len(strategies) == 0 {
return nil, errors.New("must be set strategies")
}
// redis过期时间精度最大到毫秒，因此窗口必须能被毫秒整除
if smallWindow%time.Millisecond != 0 {
return nil, errors.New("the window uint must not be less than millisecond")
}
smallWindow = smallWindow / time.Millisecond
for _, strategy := range strategies {
if strategy.window%int64(time.Millisecond) != 0 {
return nil, errors.New("the window uint must not be less than millisecond")
}
strategy.window = strategy.window / int64(time.Millisecond)
}
// 排序策略，窗口时间大的排前面，相同窗口上限大的排前面
sort.Slice(strategies, func(i, j int) bool {
a, b := strategies[i], strategies[j]
if a.window == b.window {
return a.limit > b.limit
}
return a.window > b.window
})
for i, strategy := range strategies {
// 随着窗口时间变小，窗口上限也应该变小
if i > 0 {
if strategy.limit >= strategies[i-1].limit {
return nil, errors.New("the smaller window should be the smaller limit")
}
}
// 窗口时间必须能够被小窗口时间整除
if strategy.window%int64(smallWindow) != 0 {
return nil, errors.New("window cannot be split by integers")
}
strategy.smallWindows = strategy.window / int64(smallWindow)
}
return &SlidingLogLimiter{
strategies: strategies,
smallWindow: int64(smallWindow),
client: client,
script: redis.NewScript(slidingLogLimiterTryAcquireRedisScriptHashImpl),
}, nil
}
func (l *SlidingLogLimiter) TryAcquire(ctx context.Context, resource string) error {
// 获取当前小窗口值
currentSmallWindow := time.Now().UnixMilli() / l.smallWindow * l.smallWindow
args := make([]interface{}, len(l.strategies)*2+2)
args[0] = currentSmallWindow
args[1] = l.strategies[0].window
// 获取每个策略的起始小窗口值
for i, strategy := range l.strategies {
args[i*2+2] = currentSmallWindow - l.smallWindow*(strategy.smallWindows-1)
args[i*2+3] = strategy.limit
}
index, err := l.script.Run(
ctx, l.client, []string{resource}, args...).Int()
if err != nil {
return err
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if index != -1 {
return &ViolationStrategyError{
Limit: l.strategies[index].limit,
Window: time.Duration(l.strategies[index].window),
}
}
return nil
}以上是怎么使用Go+Redis实现常见限流算法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
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