什么是限流
限流是指对系统中的某些操作进行控制，使其在一段时间内不超过某个设定的阈值。在分布式系统中，限流可以通过分布式限流算法来实现，从而避免流量集中造成的问题。
Redis 实现分布式限流
Redis 在分布式架构中发挥着重要作用，其中除了缓存和队列等使用需求，还可以用来实现分布式限流。常见的 Redis 分布式限流算法有计数器算法和滑动窗口算法。
计数器算法
计数器算法是 Redis 实现分布式限流的基础算法，它根据限制时间内操作的次数进行限流。通过在 Redis 中设置一个键，每个请求的到来都会对其进行一次自增操作，达到设定的限流阈值后拒绝请求。
例如，我们想让某个用户在一个小时内最多只能请求 100 次，我们可以考虑设置一个名为 user:request:limit:Hour 的键，并在 Redis 中设置一个过期时间为一小时的计数器。用户每次请求到来都对计数器进行一次自增操作，如果计数器的当前值超过了 100，那么我们就可以拒绝该用户的请求。
具体的示例代码如下：
-- -------------------- ---- -------
------ -----
----- -------------
--- -------------- ----------- ------------
---------- - ---------------------------- ----------------
--- ---------------- ---- ------ ----------
---
------ ---- ------
------ ------ --------
------ --------- ------------
-------- ------
---
------------- - ----------------------- -- --
-- ------------- - ------
--------------------
- -- --- -----------
-- --- --------------------
---------------------- ---------
------ ----
------ -----滑动窗口算法
滑动窗口算法是对计数器算法的进一步优化，在计数器算法中，如果限制时间内流量不均匀，可能会造成突发请求过多。而滑动窗口算法能够处理这种不均匀的请求流量，从而实现更加准确的限流。
在滑动窗口算法中，我们可以将限流器切分为若干个时间片，例如每秒一个时间片。每个时间片中设置一个计数器进行计数。在进行限流判断时，我们只需要计算最近一段时间内时间片的总请求量是否超过了设定的阈值，以达到限流的目的。
具体的示例代码如下：
-- -------------------- ---- -------
------ -----
------ ----
----- ------------------------
--- -------------- ----------- ----------- ------ ----------
---------- - ---------------------------- ----------------
---------- - -----
------------- - --------
--- ------------- -----------
---
------ ---------- ---------
-------- ----
---
------ ---------------------- - ----------------
--- -----------------
---
-------- ------
---
--- - ----------------
---- - ----------------- - -- --- - -- ---------------------
-------- - ---------------------
--- --- -- -----
-----------------
------ - ------------------
----- - ----------- --- - -- ------ -- ---
-- ----- - -----------
------------------------
-- --- ------------------------
-------------------------- --------------
------ ----
------ -----遇到的问题解决
在进行 Redis 分布式限流实现时，我们可能会遇到以下问题：
1. Redis 崩溃
Redis 是一个单点服务，会有 Redis 宕机的情况。因此在进行分布式限流实现时，我们需要考虑对 Redis 的高可用性进行保障。可以使用 Redis 集群或者 Redis 哨兵等机制进行容错处理。
2. 网络延迟和资源竞争
在进行分布式限流实现时，多个请求同时到达时可能会同时进行 Redis 的访问操作，从而造成资源竞争和网络延迟。我们可以使用 Redis Pipeline 等机制来进行优化。
3. 计数器反复累加
在实现计数器算法时，由于 Redis 的 setnx 操作是不具有原子性的，可能会造成计数器重复累加。我们可以使用 setex 或 incrby 等原子操作进行优化。
总结
通过 Redis 实现分布式限流方案，可以很好地控制系统中的请求流量，避免流量集中造成的问题。在具体实现时，需要注意并发访问和高可用等问题，从而保证其可靠性和稳定性。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/647aed74968c7c53b0687629