Redis 中如何实现分布式限流

前言

在高并发和负载高的系统中，限流是非常必要的手段，而在分布式系统中，如何保证限流的一致性是难点之一。因此，本文将介绍 Redis 如何实现分布式限流。

Redis 限流实现

Redis 提供了多种限流方式，包括令牌桶算法、漏桶算法等，其中最常用的是令牌桶算法。令牌桶算法是一种对流量进行平滑控制的算法，通过在 Redis 中存储令牌的数量，并且根据一定的速率进行补充令牌，来实现对流量的控制。

令牌桶算法

• 令牌桶算法定义：

在令牌桶算法中，系统会以固定的速度不断向桶中放入令牌，当请求到来时，需要从桶中获取一个令牌才能被处理，如果桶中已经没有可用的令牌，则拒绝该请求。

• 代码实现：

// javascriptcn.com 代码示例
import redis
import time

class RedisRateLimiter:
    def __init__(self, redis, key, capacity, rate, per):
        """
        初始化令牌桶
        :param redis: redis 客户端对象
        :param key: 令牌桶的 key
        :param capacity: 令牌桶的容量
        :param rate: 令牌桶每秒新增的令牌数量
        :param per: 令牌失效的时间，以秒为单位
        """
        self.redis = redis
        self.key = key
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.per = per

    def _reset(self):
        """
        重置令牌桶
        """
        now = time.time()
        delta = now - float(self.redis.get(self.key + ':updated'))
        tokens = int(delta * self.rate)
        current = min(int(self.redis.get(self.key + ':tokens')) + tokens, self.capacity)
        self.redis.set(self.key + ':tokens', current)
        self.redis.set(self.key + ':updated', now)

    def _consume(self, amount=1):
        """
        消耗令牌
        :param amount: 消耗的令牌数量，默认为 1
        """
        if self.redis.exists(self.key):
            self._reset()

        current = int(self.redis.get(self.key + ':tokens'))

        if current < amount:
            return False

        self.redis.set(self.key + ':tokens', current - amount)
        return True

    def acquire(self, timeout=None):
        """
        获取令牌
        :param timeout: 超时时间，以秒为单位，默认为 None
        :return: True or False
        """
        start = time.time()
        while timeout is None or time.time() - start < timeout:
            if self._consume():
                return True

            time.sleep(0.1)

        return False

Redis 分布式限流

在多实例场景下，如果每个实例都记录令牌，那么就会导致没有协调的情况下，令牌桶的令牌数量会大于预设的数量，从而会超出我们的限流系统最大处理能力。

因此，我们需要实现一个分布式限流器，在不同的实例之间共享令牌桶的状态信息。实现分布式限流器的一种常见方法是使用 Redis。

Redis 分布式限流的实现方式：

1. 在 Redis 中创建一个有序集合（sorted set），以实例节点作为集合的 key，节点被分配一个权重值（weight），表示该节点的权重；

2. 对于每个请求，先查询 Redis 中有序集合中的节点数是否超过了其他实例的最大并发数；

3. 如果没有超过其他实例的最大并发数，就分配一个令牌，并将请求加入到处理队列中；

4. 如果超过了其他实例的最大并发数，就直接拒绝该请求。

• 代码实现：

// javascriptcn.com 代码示例
import redis
import time

class RedisDistributedRateLimiter:
    def __init__(self, redis, key, capacity, rate, per, weight=1):
        """
        初始化 Redis 分布式令牌桶
        :param redis: redis 客户端对象
        :param key: 令牌桶的 key
        :param capacity: 令牌桶的容量
        :param rate: 令牌桶每秒新增的令牌数量
        :param per: 令牌失效的时间，以秒为单位
        :param weight: 节点权重值，默认为 1，越大的权重值，表示节点处理能力越强
        """
        self.redis = redis
        self.key = key
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.per = per
        self.weight = weight
        self.node = None

    def _reset(self):
        """
        重置令牌桶
        """
        now = time.time()
        delta = now - float(self.redis.get(self.key + ':updated'))
        tokens = int(delta * self.rate)
        current = min(int(self.redis.get(self.key + ':tokens')) + tokens, self.capacity)
        self.redis.set(self.key + ':tokens', current)
        self.redis.set(self.key + ':updated', now)

    def _consume(self, amount=1):
        """
        消耗令牌
        :param amount: 消耗的令牌数量，默认为 1
        """
        if self.redis.exists(self.key):
            self._reset()

        current = int(self.redis.get(self.key + ':tokens'))

        if current < amount:
            return False

        self.redis.set(self.key + ':tokens', current - amount)
        return True

    def acquire(self, timeout=None):
        """
        获取令牌
        :param timeout: 超时时间，以秒为单位，默认为 None
        :return: True or False
        """
        start = time.time()
        while timeout is None or time.time() - start < timeout:
            if self.node is None:
                self.node = self.redis.zadd(self.key, {self.weight: self.weight})

            if self.redis.zcard(self.key) <= self.capacity:
                if self._consume():
                    return True

                time.sleep(0.1)

                continue

            self.redis.zadd(self.key, {self.weight: self.weight}, exist='XX')
            current = self.redis.zrange(self.key, 0, self.capacity - 1, withscores=True)
            max_node_weight = current[-1][1]

            if self.redis.zscore(self.key, self.node) == max_node_weight:
                if self._consume():
                    return True

            self.redis.zrem(self.key, self.node)

            time.sleep(0.1)

        return False

总结

本文介绍了 Redis 中如何实现分布式限流，主要采用了令牌桶算法，并结合分布式系统的特点，实现了分布式令牌桶算法。在实际应用中，需要根据实际情况进行调整和优化限流算法和参数配置，才能更好地保证系统稳定和高效运行。

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