Go+Redis实现常见限流算法的示例代码

下面我将为您介绍“Go+Redis实现常见限流算法的示例代码”的完整攻略。

前置知识

在学习本攻略之前，您需要掌握以下知识：

• Go 语言基础知识
• Redis 的基本使用

限流算法

限流算法可以防止服务被过度请求而导致的服务失效或崩溃。下面我们介绍两种常见的限流算法：

令牌桶算法

令牌桶算法是把请求看成是令牌，一开始系统会有一个能够存放令牌的桶。每个请求需要从桶中拿取令牌，如果桶中没有令牌，则请求会被拒绝。同时，桶会按照一定的速率放入令牌，以保证整个系统的请求不会超过预设的总量。

漏桶算法

漏桶算法是把请求想象成水，请求会从漏斗顶部流入桶中。当桶被填满后，多余的请求会从桶的底部溢出。这种限流方法实现简单，相比令牌桶算法更加实用，但是会导致请求被丢弃，不能保证请求成功率。

Go+Redis 实现限流算法

下面我们以 Go+Redis 实现令牌桶算法和漏斗算法为例进行讲解。

令牌桶算法的实现

我们首先需要在 Redis 中创建一个有序集合，使用当前时间戳作为分数值。令牌的过期时间与预设的速率有关，可以通过以下公式得到：

过期时间 = 令牌生成时间 + 令牌间隔时间 × 速率

接下来，我们将使用 Redis 的 EVAL 命令来执行 Lua 脚本，生成令牌。

var scriptTokenBucket = `
local last_time = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]) or 0) -- 获取上一次令牌放入的时间或者初始化为 0
local current_time = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local capacity = tonumber(ARGV[3]) -- 最多可存多少个令牌
local local_tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[2])) or 0 -- 当前桶内有多少个令牌
local threshold = capacity - local_tokens
if threshold <= 0 then -- 判断是否可以放入令牌
    return 0 -- 不可放入令牌
end
local delta = math.min(threshold, math.floor(((current_time - last_time) * rate) / 1000)) -- 计算可以存入多少个令牌
redis.call("set", KEYS[1], current_time) -- 更新桶内令牌的最后生成时间
redis.call("set", KEYS[2], local_tokens + delta) -- 存储桶内最新的令牌数量
return delta -- 返回当前放入的令牌数量
`

func addTokenInRedis(c *redis.Client, key string, capacity int, rate int64) (int64, error) {
    currentTime := time.Now().UnixNano() / int64(time.Millisecond)
    res, err := c.Eval(scriptTokenBucket, []string{key + "_last_token_time", key + "_tokens"}, currentTime, rate, capacity)
    if err != nil {
        return 0, err
    }
    tokens, ok := res.(int64)
    if ok {
        return tokens, nil
    }
    return 0, errors.New("eval result cannot convert to int64")
}

在调用 addTokenInRedis 方法时，需要传入 Redis 连接的 Client 对象、在 Redis 中创建的令牌桶的 key 以及预设的容量和速率。该方法会返回可以获取到的令牌数量。如果返回 0，则代表不能获取到令牌。

漏斗算法的实现

漏斗算法的实现与令牌桶算法类似，我们同样需要在 Redis 中创建一个有序集合，使用当前时间戳作为分数值。

var scriptLeakyBucket = `
local last_time = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]) or 0)
local current_time = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local capacity = tonumber(ARGV[3])
local water = tonumber(redis.call("get", KEYS[2])) or 0
local dur_time = current_time - last_time
local inc_water = dur_time * rate / 1000 -- 增加的水量
if inc_water > 0 then -- 如果增加的水量大于 0，则增加水量并计算溢出的水量
    water = math.max(0, water - capacity)
    water = math.min(math.ceil(inc_water + water), capacity)
    redis.call("set", KEYS[2], water)
    redis.call("set", KEYS[1], current_time)
end
if water <= capacity then -- 判断是否可以通过漏桶
    return 1
end
return 0
`

func tryLeakyBucketInRedis(c *redis.Client, key string, capacity int, rate int64) (bool, error) {
    currentTime := time.Now().UnixNano() / int64(time.Millisecond)
    res, err := c.Eval(scriptLeakyBucket, []string{key + "_last_leak_time", key + "_water_level"}, currentTime, rate, capacity)
    if err != nil {
        return false, err
    }
    val, ok := res.(int64)
    if ok {
        return val == 1, nil
    }
    return false, errors.New("eval result cannot convert to int64")
}

其中，tryLeakyBucketInRedis 方法需要传入 Redis 连接的 Client 对象、在 Redis 中创建的漏斗的 key 以及漏斗的容量和速率。如果方法返回 true，则代表请求可以通过漏桶；如果方法返回 false，则请求被拒绝。

总结

通过本篇攻略的学习，您已经了解了 Go+Redis 实现令牌桶算法和漏斗算法的方法。实际应用时，您需要根据具体的场景进行调整和修改。希望对您有所帮助。