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Redis 实现限流的三种方式

面对越来越多的高并发场景,限流显示的尤为重要。

作者:大数据推荐杂谈来源:今日头条|2021-11-05 21:33

面对越来越多的高并发场景,限流显示的尤为重要。

当然,限流有许多种实现的方式,Redis具有很强大的功能,我用Redis实践了三种的实现方式,可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流,还可以做数据统计,附近的人等功能,这些可能会后续写到。

第一种:基于Redis的setnx的操作

我们在使用Redis的分布式锁的时候,大家都知道是依靠了setnx的指令,在CAS(Compare and swap)的操作的时候,同时给指定的key设置了过期实践(expire),我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内,有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。

比如我们需要在10秒内限定20个请求,那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10,当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。

具体的setnx用法可以参照我另一篇博客 RedisTemplate下Redis分布式锁引发的系列问题

当然这种做法的弊端是很多的,比如当统计1-10秒的时候,无法统计2-11秒之内,如果需要统计N秒内的M个请求,那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题

第二种:基于Redis的数据结构zset

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口,上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。

而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能

我们可以将请求打造成一个zset数组,当每一次请求进来的时候,value保持唯一,可以用UUID生成,而score可以用当前时间戳表示,因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求

代码如下

  1. public Response limitFlow(){ 
  2.         Long currentTime = new Date().getTime(); 
  3.         System.out.println(currentTime); 
  4.         if(redisTemplate.hasKey("limit")) { 
  5.             Integer count = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("limit", currentTime -  intervalTime, currentTime).size();        // intervalTime是限流的时间  
  6.             System.out.println(count); 
  7.             if (count != null && count > 5) { 
  8.                 return Response.ok("每分钟最多只能访问5次"); 
  9.             } 
  10.         } 
  11.         redisTemplate.opsForZSet().add("limit",UUID.randomUUID().toString(),currentTime); 
  12.         return Response.ok("访问成功"); 
  13.     } 

通过上述代码可以做到滑动窗口的效果,并且能保证每N秒内至多M个请求,缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。

第三种:基于Redis的令牌桶算法

提到限流就不得不提到令牌桶算法了。

令牌桶算法提及到输入速率和输出速率,当输出速率大于输入速率,那么就是超出流量限制了。

也就是说我们每访问一次请求的时候,可以从Redis中获取一个令牌,如果拿到令牌了,那就说明没超出限制,而如果拿不到,则结果相反。

依靠上述的思想,我们可以结合Redis的List数据结构很轻易的做到这样的代码,只是简单实现

依靠List的leftPop来获取令牌

  1. // 输出令牌 
  2. public Response limitFlow2(Long id){ 
  3.         Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list"); 
  4.         if(result == null){ 
  5.             return Response.ok("当前令牌桶中无令牌"); 
  6.         } 
  7.         return Response.ok(articleDescription2); 
  8.     } 

再依靠Java的定时任务,定时往List中rightPush令牌,当然令牌也需要唯一性,所以我这里还是用UUID进行了生成

  1. // 10S的速率往令牌桶中添加UUID,只为保证唯一性 
  2.     @Scheduled(fixedDelay = 10_000,initialDelay = 0) 
  3.     public void setIntervalTimeTask(){ 
  4.         redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list",UUID.randomUUID().toString()); 
  5.     } 

综上,代码实现起始都不是很难,针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码,用来做到接口的限流,最终保护你的网站。

Redis其实还有很多其他的用处,他的作用不仅仅是缓存,分布式锁的作用。他的数据结构也不仅仅是只有String,Hash,List,Set,Zset。有兴趣的可以后续了解下他的GeoHash算法;BitMap,HLL以及布隆过滤器数据(Redis4.0之后加入,可以用Docker直接安装redislabs/rebloom)结构。

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【责任编辑:华轩 TEL:(010)68476606】

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