介绍
在互联网应用中，流量控制是非常关键的一环。流量过大会导致系统崩溃，流量过小会导致用户体验不佳。因此，限流是保障系统稳定性和用户体验的一种重要手段。
在分布式系统中，限流需要考虑多个节点的流量控制，这就需要用到分布式限流方案。本文将介绍基于 Redis 的分布式限流方案实现。
Redis 的限流方案
Redis 是一个高性能的内存数据库，支持多种数据结构，其中包括计数器和有序集合。这两种数据结构可以用来实现限流。
计数器限流
计数器限流是最简单的限流方案之一。它通过对某个时间窗口内的请求计数，来判断是否超过了限制。如果超过了限制，就拒绝请求。
计数器限流的实现非常简单，可以用 Redis 的 INCR 命令实现。每来一个请求，就将计数器加 1，然后与限制值进行比较。如果超过了限制值，就拒绝请求。
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------ -----上面的代码中，我们将计数器的键名作为参数传入。如果计数器不存在，则创建一个新的计数器，并设置过期时间为时间窗口的长度。如果计数器存在，则通过 INCR 命令将计数器加 1。如果计数器的值超过了限制，则拒绝请求。
有序集合限流
有序集合限流是一种更加高级的限流方案。它通过有序集合来保存请求的时间戳和计数器值，然后使用 Redis 的 ZREMRANGEBYSCORE 命令来删除过期的请求。这种方案可以更加精确地控制请求的数量。
有序集合限流的实现需要用到 Redis 的 ZADD、ZCARD 和 ZREMRANGEBYSCORE 命令。首先，每来一个请求，就将请求的时间戳作为有序集合的分值，将计数器值作为有序集合的成员。然后，使用 ZCARD 命令获取有序集合的长度，如果长度超过了限制，则使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令删除过期的请求。
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------ -----上面的代码中，我们将有序集合的键名作为参数传入。每来一个请求，就将请求的时间戳作为有序集合的分值，将计数器值作为有序集合的成员。然后，使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令删除过期的请求。最后，使用 ZCARD 命令获取有序集合的长度，如果长度超过了限制，则拒绝请求。
分布式限流方案
在分布式系统中，需要考虑多个节点的流量控制。这就需要用到分布式限流方案。基于 Redis 的分布式限流方案可以通过 Redis 的 Lua 脚本来实现。
计数器限流
计数器限流的分布式实现可以将计数器的键名加上节点标识符，然后通过 Redis 的 EVALSHA 命令执行 Lua 脚本来实现。
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---上面的 Lua 脚本中，我们将计数器的键名作为参数传入，并加上节点标识符。然后，通过 Redis 的 GET 命令获取计数器的值，如果计数器不存在，则创建一个新的计数器，并设置过期时间为时间窗口的长度。如果计数器存在，则通过 INCR 命令将计数器加 1。如果计数器的值超过了限制，则返回 0，否则返回 1。
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------ -------------------- -- ---- ------ --------上面的代码中，我们将节点的标识符作为参数传入，并将节点的标识符加到计数器的键名中。然后，通过 EVALSHA 命令执行 Lua 脚本。如果 Lua 脚本返回 1，则允许请求，否则拒绝请求。
有序集合限流
有序集合限流的分布式实现需要将有序集合的键名加上节点标识符，并使用 Redis 的 EVALSHA 命令执行 Lua 脚本。
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---上面的 Lua 脚本中，我们将有序集合的键名作为参数传入，并加上节点标识符。然后，将请求的时间戳作为有序集合的分值，将计数器值作为有序集合的成员。使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令删除过期的请求。最后，使用 ZCARD 命令获取有序集合的长度，如果长度超过了限制，则返回 0，否则返回 1。
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------ -------------------- -- ---- ------ --------上面的代码中，我们将节点的标识符作为参数传入，并将节点的标识符加到有序集合的键名中。然后，通过 EVALSHA 命令执行 Lua 脚本。如果 Lua 脚本返回 1，则允许请求，否则拒绝请求。
总结
本文介绍了基于 Redis 的分布式限流方案实现。通过计数器和有序集合两种数据结构，我们可以实现简单和精确的限流。通过 Lua 脚本，我们可以实现分布式限流，保证多个节点的流量控制。这种方案可以在高并发的场景下保障系统的稳定性和用户体验。
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