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本篇內容介紹了“redis lua限流算法如何實現”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
常見的限流算法
計數器算法
漏桶算法
令牌桶算法
  顧名思義,計數器算法是指在一定的時間窗口內允許的固定數量的請求.比如,2s內允許10個請求,30s內允許100個請求等等.如果設置的時間粒度越細,那么相對而言限流就會越平滑,控制的粒度就會更細.
試想,如果設置的粒度比較粗會出現什么樣的問題呢?如下圖設置一個 1000/3s 的限流計數統計.
圖中的限流策略為3s內允許的最大請求量為1000,那么會出現2個極端:
極端情況1:
第1s請流量為10,  
第2s請流量為10,  
第3s請流量突然激增到980.這意味著在這一刻,有大量的請求蜂擁而至,假設服務每秒能處理的
上線為800/1s,但是此刻卻有超過這個量級的請求量,那么后果是不堪設想的.
極端情況2:  
第1s請流量突然就達到990,
留給后續第2s,3s的可請求數量就非常少了,可能會出現大量的拒絕請求.
結論:
如果用統計計數算法,盡量保持粒度切割精細.
redis的ttl特性完美的滿足了這一需求,將時間窗口設置為key的失效時間,然后將key的值每次請求+1即可.偽代碼實現思路:
//1.判斷是否存在該key if(EXIT(key)){ // 1.1自增后判斷是否大于最大值,并返回結果 if(INCR(key) > maxPermit){ return false; } return true; } //2.不存在key,則設置key初始值為1,失效時間為3秒 SET(KEY,1); EXPIRE(KEY,3);
漏桶算法核心概念:
桶的容量是固定的,并且水流以一個固定的速率流出;
流入的水流可以是任意速率;
如果流入的水流超出了桶的容量,則后續流入的水流溢出(請求被丟棄)。
如果桶內沒有水,則不需要流出
缺點:
不難想象漏桶算法并不能很好的應對突發的流量限制,在某一個時間段流量激增,則漏桶算法處理就比較無能為力.這個時候就需要用到和他相反設計的令牌桶算法
如上圖所示,整個請求流程一目了然.簡單概括如下:
1.用戶請求資源時首選從桶里獲取令牌,如果有令牌則放行,如此同時桶里的令牌數量-1
2.于此同時,以一定的速率往桶里加入令牌,這個速度是可根據實際場景隨意設置.
var key; var maxPermit;//桶的容量,即最大請求限制 var expire;//失效時間 var bucketInterval;//每次向桶里添加令牌的時間間隔 var bucketNum;//每次向桶里添加令牌的個數 var lastTimeKey = key +"last";//標記上一次操作時間 //判斷是否存在該key if(EXIT(key)){ var value = GET(key); var diffTime = now() - lastTimeKey; // 1.1判斷是否超出時間間隔 if(diffTime > bucketInterval){ // 1.2根據時間間隔,計算出應該向桶里添加令牌的個數 local maxValue = value+math.floor(diff/interval)*step; if (maxValue > limit) value = limit; else value = maxValue; //設置key的值及操作時間 SET(key,value); SET(lastTimeKey,now()); } // 2.1在時間間隔內,判斷桶里是否有值 if(value <= 0){ reurn false; }else{ // 2.2 減1 DECR(key); } reture true; } //2.不存在key,則設置key初始值為maxPermit-1 SET(key,maxPermit-1); EXPIRE(lastTimeKey,now());
上面實現代碼只是偽代碼,提供的是一種思路而已. 仔細想來其中某個環節其實并不完美.大家可以參考Guava的ratelimit實現思路,他的限流就是基于令牌桶算法,但是比較遺憾的是在單機下的限流.
思考:  
就是時間間隔如果過長的話,一次性向桶里添加的令牌數量則是桶的最大容量!那么某個時間的瞬間請求過來,服務器的壓力是非常大的.
所以此處增加令牌數可以設置的稍微合理些,哪怕間隔時間再長!
“redis lua限流算法如何實現”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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