使用 Redis + Lua 实现分布式限流

本文主要是介绍使用 Redis + Lua 实现分布式限流，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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分布式系统中，限流是保证系统稳定性和可用性的重要措施之一。通过限流，可以避免流量突增对系统带来的冲击，保证系统的高可用性。Redis 作为一个高性能的内存数据库，不仅可以用来缓存数据，还可以用来实现分布式限流。而通过结合 Lua 脚本，可以更高效地实现复杂的限流逻辑。本文将介绍如何使用 Redis 和 Lua 脚本实现分布式限流。

为什么选择 Redis + Lua 实现限流

Redis 是一个高性能的键值存储系统，具有以下特点使其成为实现分布式限流的理想选择：

1. 高性能：Redis 以内存存储为基础，读写速度极快，能够处理高并发请求。
2. 丰富的数据结构：Redis 提供了多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希等，便于灵活实现各种限流策略。
3. 持久化支持：Redis 支持数据持久化，可以在重启后恢复数据。
4. Lua 脚本支持：Redis 内置 Lua 脚本引擎，可以在一次请求中执行一系列操作，保证原子性，避免并发问题。

限流策略介绍

常见的限流策略包括以下几种：

1. 固定窗口限流：在固定时间窗口内限制请求数量，超过限制则拒绝请求。
2. 滑动窗口限流：相对于固定窗口，滑动窗口限流更加精细化，可以更平滑地限制请求。
3. 令牌桶算法：以固定速率生成令牌，请求需要消耗令牌，没有令牌则拒绝请求。
4. 漏桶算法：以固定速率处理请求，超过速率的请求则排队等待。

本文将以固定窗口限流和令牌桶算法为例，介绍如何使用 Redis + Lua 实现分布式限流。

实现固定窗口限流

固定窗口限流是一种简单的限流策略，在固定时间窗口内限制请求数量。可以通过 Redis 的 INCR 和 EXPIRE 命令配合 Lua 脚本实现。

Lua 脚本实现

local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or "0")if current + 1 > limit thenreturn 0
elseredis.call("INCRBY", key, 1)redis.call("EXPIRE", key, ARGV[2])return 1
end

使用示例

假设限流策略为每分钟最多允许 100 次请求：

import redisclient = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)# Lua script for fixed window rate limiting
lua_script = """
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or "0")if current + 1 > limit thenreturn 0
elseredis.call("INCRBY", key, 1)redis.call("EXPIRE", key, ARGV[2])return 1
end
"""rate_limit_script = client.register_script(lua_script)key = "rate_limit:fixed_window"
limit = 100
expiry = 60  # time window in secondsresult = rate_limit_script(keys=[key], args=[limit, expiry])
if result == 1:print("Request allowed")
else:print("Request rate-limited")

实现令牌桶算法限流

令牌桶算法是另一种常见的限流策略，可以较好地平衡突发流量和长期流量。通过定期向桶中添加令牌，请求时消耗令牌，没有令牌则拒绝请求。

Lua 脚本实现

local key = KEYS[1]
local rate = tonumber(ARGV[1])
local burst = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])local fill_time = burst / rate
local ttl = math.floor(fill_time * 2)
local last_tokens = tonumber(redis.call("GET", key .. ":tokens"))
if last_tokens == nil thenlast_tokens = burst
end
local last_refreshed = tonumber(redis.call("GET", key .. ":timestamp"))
if last_refreshed == nil thenlast_refreshed = 0
endlocal delta = math.max(0, now - last_refreshed)
local filled_tokens = math.min(burst, last_tokens + (delta * rate))
local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
if allowed thennew_tokens = filled_tokens - requested
endredis.call("SETEX", key .. ":tokens", ttl, new_tokens)
redis.call("SETEX", key .. ":timestamp", ttl, now)return allowed and 1 or 0

使用示例

假设限流策略为每秒生成 10 个令牌，桶容量为 20：

import redis
import timeclient = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)# Lua script for token bucket rate limiting
lua_script = """
local key = KEYS[1]
local rate = tonumber(ARGV[1])
local burst = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])local fill_time = burst / rate
local ttl = math.floor(fill_time * 2)
local last_tokens = tonumber(redis.call("GET", key .. ":tokens"))
if last_tokens == nil thenlast_tokens = burst
end
local last_refreshed = tonumber(redis.call("GET", key .. ":timestamp"))
if last_refreshed == nil thenlast_refreshed = 0
endlocal delta = math.max(0, now - last_refreshed)
local filled_tokens = math.min(burst, last_tokens + (delta * rate))
local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
if allowed thennew_tokens = filled_tokens - requested
endredis.call("SETEX", key .. ":tokens", ttl, new_tokens)
redis.call("SETEX", key .. ":timestamp", ttl, now)return allowed and 1 or 0
"""token_bucket_script = client.register_script(lua_script)key = "rate_limit:token_bucket"
rate = 10  # tokens per second
burst = 20  # bucket capacity
now = int(time.time())
requested = 1result = token_bucket_script(keys=[key], args=[rate, burst, now, requested])
if result == 1:print("Request allowed")
else:print("Request rate-limited")

优化和扩展

监控与报警

为了及时发现限流策略的异常情况，可以结合监控工具如 Prometheus 和 Grafana，对 Redis 的限流情况进行监控和报警。通过定期统计限流命中次数和请求数量，可以分析限流效果，并及时调整限流策略。

动态调整限流策略

在实际应用中，可能需要根据流量情况动态调整限流策略。可以结合 Redis 的 Pub/Sub 功能，通过发布和订阅消息来实时调整限流参数。

集群环境中的限流

在 Redis 集群环境中，可以将限流脚本分发到各个节点，确保限流逻辑在各个节点上执行。可以使用 Redis 的主从复制和分片机制，实现全局的分布式限流。

总结

通过结合 Redis 和 Lua 脚本，可以高效实现多种限流策略，如固定窗口限流和令牌桶算法。Redis 的高性能和丰富功能使其成为实现分布式限流的理想选择。

这篇关于使用 Redis + Lua 实现分布式限流的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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