redis如何实现限流

Redis是一个强劲的键值存储系统，常被用于缓存、消息队列、会话存储等场景。在高并发环境下，为了防止服务过载或数据库被大量请求淹没，我们常常需要实现限流策略。Redis提供了丰盈的数据结构和操作，使在分布式系统中实现限流变得简洁易行。以下是怎样使用Redis实现限流的一种常见方法——令牌桶算法。

1. 令牌桶算法简介

令牌桶算法是一种流量控制算法，它通过以恒定速率生成令牌（通常称为“令牌”或“许可”）并存储在一个桶中，然后在每次请求时从桶中取出一个令牌。如果桶中没有令牌，则描述约为约束，请求将被拒绝。

2. Redis实现限流步骤

首先，我们需要创建一个固定大小的“令牌桶”（可以懂得为一个固定容量的计数器）。这个桶的大小决定了每秒允许的请求数量。

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SETEX tokens_bucket 60 10000

- `SETNX`：原子地设置键的值，如果键已经存在则不执行操作。

- `60`：时间戳，这里设置为60秒，即令牌每秒生成一次。

- `10000`：令牌桶的初始令牌数量。

其次，每次请求到来时，从桶中获取一个令牌。如果没有令牌，则描述限流。

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DECR tokens_bucket

- `DECR`：递减键的值，如果值为0或负数，则返回0。

最后，我们可以结合桶中的令牌数量来决定是否接受请求。例如，如果桶中有足够多的令牌，就继续处理请求，否则返回谬误信息。

3. 示例与优化

为了进一步优化，我们可以结合Redis的过期时间和Lua脚本来实现更复杂化的逻辑。例如，我们可以设置桶的过期时间为限流时间，当令牌桶过期时，自动重置令牌数量。

```html

local success, res = redis.call('EVAL', '
    if tonumber(ARGV[1]) > tonumber(redis.call("GET", KEYS[1])) then
        return 0, "Too many requests"
    else
        redis.call("DECR", KEYS[1])
        return 1, "OK"
    end',
    1, 'tokens_bucket', 100) -- 100次请求限流
return success, res

- `EVAL`：执行Lua脚本，返回因此。

- `ARGV`：脚本参数，这里是请求次数和令牌桶的键。

- `KEYS`：脚本引用的键列表，这里是令牌桶的键。

这样，我们就可以在Redis中轻松实现基于令牌桶的限流策略，有效地管理高并发环境下的请求流量。

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