随着互联网业务的快速发展，高并发的场景越来越普遍。而在高并发场景下，限流机制成为了保证系统稳定性和安全性的重要手段之一。目前市面上有很多的限流方案，本文将介绍如何使用 Redis 实现分布式限流。
什么是限流？
限流是指限制客户端请求的速率，防止系统由于流量暴涨而崩溃。在高并发场景下，限流是必不可少的。通常情况下，限流可以用于限制 API 接口的调用频率、用户级别的访问限制等等。
Redis 做限流的原理
对于 Web 应用程序而言，通常限流的实现有两种方式：
- 基于内存
- 基于外部缓存
在前者中，限流规则是存储在内存中的，而在后者中，规则是存储在外部缓存中的。如基于 Redis 的限流方式，可以将限流规则存储在 Redis 缓存中，借助缓存集群的实现，可实现分布式限流。
Redis 内置了多个原子操作，如 Redis 的 INCR 操作可以保证多个客户端操作 Redis 中的某个 key 时不会发生冲突。借助 Redis 的 INCR 操作，可以实现在高并发情况下的分布式限流。
下面，我们将介绍使用 Redis 实现分布式限流的方法。
如何使用 Redis 实现分布式限流？
1. 前置条件
- Redis 安装，可自行到官网下载安装包。
- Redis 客户端连接器（如
redis-cli）。
2. 代码实现
我们可以使用 Redis 的 INCR 命令来实现限流。具体方法是：首先，在 Redis 中设置一个键值，键名为 key，键值为当前时间戳（秒），然后每次检测时，比较当前时间戳和 Redis 存储的时间戳，如果时间差超过设定的限流时间，则将 Redis 中的时间戳更新，同时清空计数器。
下面是示例代码：
-- -------------------- ---- -------
------ -------------------
---- - -------------------------------------- ---------- ----- --------------------------
---------- - ---------------------------------
--- -------------------------- ----------- ------- -----------
---------- - ------- - --------- -----------
--- - -----------------------------------------------------
- - ---------------------
---------
------------------ ---- ----
------------------------------ -- --- - -------
-------------------
-------------------- ------ - --
--- - -----------
------ -----------------上面的代码实现了一个最简单的限流方案：
user_id表示用户 ID；action_key表示操作名称；period表示时间窗口的大小，即限流的时间范围；max_count则表示 操作最大的访问次数。
其中，zadd 命令用于存储操作时间戳，zremrangebyscore 命令用于删除历史时间戳，zcard 命令用于获取某一时间间隔内已有的操作次数，最后通过 p.execute() 将以上命令打包后发送给 Redis 服务器。
总结
本文我们介绍了如何使用 Redis 实现分布式限流。通过 Redis 的原子操作，我们可以实现在高并发情况下的限流，保障系统的稳定性和安全性。
希望本文能对读者了解分布式限流的技术选型有所帮助。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/649310be48841e98940dbd4d