详解Redis实现限流的三种方式

什么是限流？

在分布式系统中，流量是一个非常重要的话题。当请求过多时，服务器会承受非常大的压力，并且有可能被拒绝服务。因此，为了保障系统的可用性，通常会对系统流量进行限制，这种机制被称为“限流”。

Redis如何实现限流？

Redis是一个高性能的数据结构服务器，提供了丰富的数据类型和命令，可以实现诸如计数器、锁、缓存和队列等功能。在Redis中，可以使用一些数据类型和命令来实现限流，下面介绍三种实现方式。

1. 时间窗口法

时间窗口法是限流实现中最简单也最常见的一种方式，其基本思路是在单位时间内，对请求进行计数，如果超出了预设的上限，则拒绝该请求。

Redis中，可以使用INCR命令和EXPIRE命令来实现时间窗口法。

def is_action_allowed(user_id, action_key, period, max_count):
    key = f'{user_id}:{action_key}'
    with redis.pipeline() as pipe:
        pipe.incr(key)
        pipe.expire(key, period)
        _, count = pipe.execute()
    return count <= max_count

上述代码中，使用了Redis的管道（pipeline）技术，将多个命令一次性发送给Redis服务器，避免了多次通信导致的性能损失。

2. 漏桶法

漏桶法是一种流量整形（shaping）的算法，其基本思路是将请求放入一个由固定容量的桶中，然后以固定的速度从桶中取出请求进行处理，如果桶中的请求已满，则拒绝该请求。

Redis中，可以使用ZADD命令和ZREMRANGEBYSCORE命令来实现漏桶法。

def is_action_allowed(user_id, action_key, capacity, rate, now):
    key = f'{user_id}:{action_key}'
    with redis.pipeline() as pipe:
        pipe.zadd(key, {now: now})
        pipe.zremrangebyscore(key, 0, now - capacity)
        pipe.zcard(key)
        pipe.expire(key, capacity / rate + 1)
        count = pipe.execute()[2]
    return count <= capacity

上述代码中，使用了Redis的有序集合（sorted set）技术，将请求的时间戳作为有序集合的值，并按时间顺序排序。然后，使用ZREMRANGEBYSCORE命令，删除过期的请求。最后，使用ZCARD命令，获取当前桶中请求的个数，以判断是否超出了桶的容量。

3. 令牌桶法

令牌桶法是一种流量控制（control）的算法，其基本思路是将请求放入一个由固定容量的桶中，然后以固定的速度从桶中取出令牌，只有拥有令牌的请求才能被处理，否则拒绝该请求。

Redis中，可以使用ZADD命令和ZREMRANGEBYSCORE命令来实现令牌桶法。

def is_action_allowed(user_id, action_key, capacity, rate, now, num):
    key = f'{user_id}:{action_key}'
    with redis.pipeline() as pipe:
        pipe.zadd(key, {now: now})
        pipe.zremrangebyscore(key, 0, now - capacity)
        pipe.zrange(key, 0, -1, withscores=True)
        pipe.expire(key, capacity / rate + 1)
        result = pipe.execute()
    stored_time = result[2][0][1]
    count = len(result[2])
    earliest_time = result[2][0][1] if count > 0 else 0
    interval = stored_time - earliest_time
    incr = interval * rate
    if incr < num:
        return False
    with redis.pipeline() as pipe:
        pipe.zremrangebyrank(key, 0, num - 1)
        pipe.execute()
    return True

上述代码中，使用了与漏桶法相同的Redis有序集合技术，并在有序集合中存储请求时间戳。然后，使用ZRANGE命令获取有序集合中的时间戳，并计算出有多少个令牌可以使用。最后，根据令牌数量判断该请求是否允许被处理。

总结

Redis提供了多种数据类型和命令，可以灵活实现限流功能。本文介绍了三种实现方式，分别是时间窗口法、漏桶法和令牌桶法。不同的应用场景可以选择不同的限流算法，以达到最佳的流量控制效果。

示例1：运用时间窗口法实现限流去重

如在博客中，一个IP一分钟只能评论一次，基于这种场景可以采用时间窗口法，代码如下：

def redis_view(request):
    user = request.POST.get('user', None)
    comment = request.POST.get('comment', None)
    if user and comment:
        key = f'comment:{user}'
        with redis.pipeline() as pipe:
            # INCR将值+1，EXPIRE等同于牌桶算法的删除时间
            pipe.incr(key)
            pipe.expire(key, 60)
            count = pipe.execute()[0]
        if count == 1:
            # 保存评论等其他操作
            pass
        else:
            # 拒绝评论等其他操作
            pass
    return HttpResponse('ok')

示例2：运用漏桶法实现限流

如在博客中，用户提交内容过于频繁会导致服务器频繁压力，容易造成崩溃。因此需要在服务器层面上采取限制措施，基于这种场景可以采用漏桶算法，代码如下：

def redis_view(request):
    user = request.POST.get('user', None)
    content = request.POST.get('content', None)
    if user and content:
        now = int(time.time() * 1000)
        key = f'user:content:{user}'
        with redis.pipeline() as pipe:
            # 队列的大小
            pipe.zadd(key, {now:now})
            # 时间范围内过期时间点，超过这个时间所有值都要删除
            pipe.zremrangebyscore(key, 0, now - 60 * 1000)
            # 当前队列的大小
            pipe.zcard(key)
            pipe.expire(key, 60)
            count = pipe.execute()[2]
        if count <= 10:
            # 保存内容等其他操作
            pass
        else:
            # 拒绝提交等其他操作
            pass
    return HttpResponse('ok')

需要注意的是，如果使用很频繁，可以修改60s这个参数的大小，以适应更多的场景。

以上是两个基于时间窗口法和漏桶法的限流示例，仅供参考。