Redis和Lua实现分布式限流器的方法详解

主要是依靠 redis + lua 来实现限流器, 使用 lua 的原因是将多条命令合并在一起作为一个原子操作, 无需过多考虑并发.

计数器模式

原理

计数器算法是指在一段窗口时间内允许通过的固定数量的请求, 比如10次/秒, 500次/30秒.

如果设置的时间粒度越细, 那么限流会更平滑.

实现

所使用的 Lua 脚本

-- 计数器限流
-- 此处支持的最小单位时间是秒, 若将 expire 改成 pexpire 则可支持毫秒粒度.
-- KEYS[1] string 限流的key
-- ARGV[1] int  限流数
-- ARGV[2] int  单位时间(秒)

local cnt = tonumber(redis.call("incr", KEYS[1]))

if (cnt == 1) then
 -- cnt 值为1说明之前不存在该值, 因此需要设置其过期时间
 redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[2]))
elseif (cnt > tonumber(ARGV[1])) then
 return -1
end 

return cnt

返回 -1 表示超过限流, 否则返回当前单位时间已通过的请求数

key 可以但不限于以下的情况

  • ip + 接口
  • user_id + 接口

优点

  • 实现简单

缺点

  • 粒度不够细的情况下, 会出现在同一个窗口时间内出现双倍请求数

注意

  • 尽量保持时间粒度精细

场景分析

eg. 1000/3s 的限流

极端情况1:

第1秒请求数 10

第2秒请求数 10

第3秒请求数 980

第4秒请求数 900

第5秒请求数 100

第6秒请求数 0

此时注意第3~5秒内的总请求数高达 1980

极端情况2:

第1秒请求数 1000

第2秒请求数 0

第3秒请求数 0

此时后续的第2~3秒会出现大量拒绝请求

令牌桶模式

原理

令牌桶的

  1. 桶中保存有令牌, 存在上限, 且一开始是满的
  2. 每次请求都要消耗令牌(可根据不同请求消耗不同数量的令牌)
  3. 每隔一段时间(固定速率)会往桶中放令牌

桶的实现还分为:

可预消费

提前预支令牌数: 前人挖坑, 后人跳

不可预消费

令牌数不够直接拒绝

实现

此处实现的不可预消费的令牌桶, 具体Lua代码:

-- 令牌桶限流: 不支持预消费, 初始桶是满的
-- KEYS[1] string 限流的key

-- ARGV[1] int  桶最大容量
-- ARGV[2] int  每次添加令牌数
-- ARGV[3] int  令牌添加间隔(秒)
-- ARGV[4] int  当前时间戳

local bucket_capacity = tonumber(ARGV[1])
local add_token = tonumber(ARGV[2])
local add_interval = tonumber(ARGV[3])
local now = tonumber(ARGV[4])

-- 保存上一次更新桶的时间的key
local LAST_TIME_KEY = KEYS[1].."_time";
-- 获取当前桶中令牌数
local token_cnt = redis.call("get", KEYS[1])
-- 桶完全恢复需要的最大时长
local reset_time = math.ceil(bucket_capacity / add_token) * add_interval;

if token_cnt then -- 令牌桶存在
 -- 上一次更新桶的时间
 local last_time = redis.call('get', LAST_TIME_KEY)
 -- 恢复倍数
 local multiple = math.floor((now - last_time) / add_interval)
 -- 恢复令牌数
 local recovery_cnt = multiple * add_token
 -- 确保不超过桶容量
 local token_cnt = math.min(bucket_capacity, token_cnt + recovery_cnt) - 1

 if token_cnt < 0 then
  return -1;
 end

 -- 重新设置过期时间, 避免key过期
 redis.call('set', KEYS[1], token_cnt, 'EX', reset_time)
 redis.call('set', LAST_TIME_KEY, last_time + multiple * add_interval, 'EX', reset_time)
 return token_cnt

else -- 令牌桶不存在
 token_cnt = bucket_capacity - 1
 -- 设置过期时间避免key一直存在
 redis.call('set', KEYS[1], token_cnt, 'EX', reset_time);
 redis.call('set', LAST_TIME_KEY, now, 'EX', reset_time + 1);
 return token_cnt
end

令牌桶的关键是以下几个参数:

  • 桶最大容量
  • 每次放入的令牌数
  • 放入令牌的间隔时间

令牌桶的实现不会出现计数器模式中单位时间内双倍流量的问题.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Redis执行Lua脚本的好处与示例代码

    前言 Redis从2.6版本开始引入对Lua脚本的支持,通过在服务器中嵌入Lua环境,Redis客户端可以使用Lua脚本,直接在服务端原子的执行多个Redis命令. 其中,使用EVAL命令可以直接对输入的脚本进行求值: redis>EVAL "return 'hello world'" 0 "hello world" 使用脚本的好处如下: 1.减少网络开销:本来5次网络请求的操作,可以用一个请求完成,原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成.使用脚本,减少

  • php使用lua+redis实现限流，计数器模式，令牌桶模式

    lua 优点 减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输; 原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务; 复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用. 计数器模式: 利用lua脚本一次性完成处理达到原子性,通过INCR自增计数,判断是否达到限定值,达到限定值则返回限流,添加key过期时间应该范围过度 $lua = ' local i = redis.call("INCR&

  • 利用Lua定制Redis命令的方法详解

    前言 Redis作为一个非常成功的数据库,提供了非常丰富的数据类型和命令,使用这些,我们可以轻易而高效地完成很多缓存操作,可是总有一些比较特殊的问题或需求需要解决,这时候可能就需要我们自己定制自己的 Redis 数据结构和命令. Redis命令问题 线程安全问题 我们都知道 Redis 是单线程的,可是它怎么会有 线程安全 问题呢? 我们正常理解的线程安全问题是指单进程多线程模型内部多个线程操作进程内共享内存导致的数据资源充突.而 Redis 的线程安全问题的产生,并不是来自于 Redis 服务

  • 详解利用redis + lua解决抢红包高并发的问题

    抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点. 因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可. 另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 基于redis的抢红包方案 下面介绍一种基于Redis的抢红包方案. 把原始的红包称为大红包,拆分

  • 简介Lua脚本与Redis数据库的结合使用

    可能你已经听说过Redis 中嵌入了脚本语言,但是你还没有亲自去尝试吧?  这个入门教程会让你学会在你的Redis 服务器上使用强大的lua语言. Hello, Lua! 我们的第一个Redis Lua 脚本仅仅返回一个字符串,而不会去与redis 以任何有意义的方式交互. 复制代码 代码如下: local msg = "Hello, world!" return msg 这是非常简单的,第一行代码定义了一个本地变量msg存储我们的信息, 第二行代码表示 从redis 服务端返回msg

  • 利用nginx+lua+redis实现反向代理方法教程

    前言 最近因为工作需要,要进行IVR的重构, 我们现在系统接了三家IVR服务商, N个业务, 由于IVR这玩意一般只能外网回调, 而开发环境又不允许外网随便访问, 着实烦人. 所有我们打算重构一把, 封装多家IVR, 对业务透明, 同时回调可以针对多家IVR服务商的不同callid直接转发到当时请求的同学的 开发域名去. 而不同的IVR服务商的callid参数是不同的,有的是在url里面(call_id), 有的则是直接post的json数据(callid), 所以太扯了. 直接用lua处理下,

  • Redis如何使用lua脚本实例教程

    前言 在redis的官网上洋洋洒洒的大概提供了200多个命令,貌似看起来很多,但是这些都是别人预先给你定义好的,但你却不能按照自己的意图进行定制, 所以是不是感觉自己还是有一种被束缚的感觉,有这个感觉就对了... 说来也巧,redis的大老板给了你解决这种问题的方法,那就是Lua脚本,而且redis的最新版本也支持Lua Script debug,这应该也是未来Redis的一 个发展趋势,要想学好Redis,必会Lua Script... 下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 版本:自2.6.

  • Nginx+Lua+Redis构建高并发Web应用

    本文介绍如何用Nginx+Lua+Redis来构建高并发Web应用,Curl请求Nginx,Nginx通过Lua查询Redis,返回json数据. 一.安装1.安装lua-redis-parser 复制代码 代码如下: #git clone https://github.com/agentzh/lua-redis-parser.git #export LUA_INCLUDE_DIR=/usr/include/lua5.1 #make CC=gcc #make install CC=gcc 2.安

  • Redis和Lua实现分布式限流器的方法详解

    Redis和Lua实现分布式限流器的方法详解

    主要是依靠 redis + lua 来实现限流器, 使用 lua 的原因是将多条命令合并在一起作为一个原子操作, 无需过多考虑并发. 计数器模式 原理 计数器算法是指在一段窗口时间内允许通过的固定数量的请求, 比如10次/秒, 500次/30秒. 如果设置的时间粒度越细, 那么限流会更平滑. 实现 所使用的 Lua 脚本 -- 计数器限流 -- 此处支持的最小单位时间是秒, 若将 expire 改成 pexpire 则可支持毫秒粒度. -- KEYS[1] string 限流的key -- AR

  • Redis快速实现分布式session的方法详解

    Redis快速实现分布式session的方法详解

    目录 前言 Spring Security Apache Shiro Session作用 spring-session 支持功能 分布式seesion实战 步骤1:依赖包 步骤2:配置文件 步骤3:实现逻辑 步骤4:编写session拦截器 步骤5:把拦截器注入到拦截器链中 步骤6:测试 前言 我们在开发一个项目时通常需要登录认证,常用的登录认证技术实现框架有Spring Security和shiro Spring Security Spring Security是一个功能强大且高度可定制的身份

  • thinkPHP框架通过Redis实现增删改查操作的方法详解

    本文实例讲述了thinkPHP框架通过Redis实现增删改查操作的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.概述 Redis是一个NoSQL数据库,由于其数据类型的差异,所以要在MVC框架中实现CURD操作,比较繁锁.事实上在ThinkPHP框架中,只能实现简单的缓存应用.而不像MongoDB那样能够实现常见数据库的CURD操作.本文章将通过扩展的方式,实现Redis的CURD操作,这样我们就可以像操作普通的Mysql数据库那样实现Redis的编程了. 二.实现过程 接下为将以ThinkPHP

  • mac下redis安装、设置、启动停止方法详解

    mac下redis安装、设置、启动停止方法详解

    需要下载release版本,下载地址: http://download.redis.io/releases/ 我这里下载的是: http://download.redis.io/releases/redis-3.2.5.tar.gz 解压到/usr/local/redis目录中,然后依次执行以下命令: cd /usr/local/redis sudo make test sudo make install 启动redis-server redis-server 如上图,redis-server启

  • Redis教程之代理ip池设计方法详解

    Redis教程之代理ip池设计方法详解

    前言 众所周知代理 ip 因为配置简单而且廉价,经常用来作为反反爬虫的手段,但是稳定性一直是其诟病.筛选出优质的代理 ip 并不简单,即使付费购买的代理 ip 源,卖家也不敢保证 100% 可用:另外代理 ip 的生命周期也无法预知,可能上一秒能用,下一秒就扑街了.基于这些原因,会给使用代理 ip 的爬虫程序带来很多不稳定的因素.要排除代理 ip 的影响,通常的做法是建一个代理 ip 池,每次请求前来池子取一个 ip,用完之后归还,保证池子里的 ip 都是可用的.本文接下来就探讨一下,如何使用

  • 利用Redis实现访问次数限流的方法详解

    假设我们要做一个业务需求,这个需求就是限制用户的访问频次.比如1分钟内只能访问20次,10分钟内只能访问200次.因为是用户维度的场景,性能肯定是要首先考虑,那么适合这个场景的非Redis莫属. 最简单的实现,莫过于只是用incr进行计数操作,于是有了下面的代码: long count = redisTemplate.opsForValue().increment("user:1:60"); if (count > maxLimitCount) { throw new Limit

  • go实现一个分布式限流器的方法步骤

    目录 1. 接口定义 2. LocalCounterLimiter 3. LocalTokenBucketLimiter 4. RedisCounterLimiter 5. RedisTokenBucketLimiter 项目中需要对 api 的接口进行限流,但是麻烦的是,api 可能有多个节点,传统的本地限流无法处理这个问题.限流的算法有很多,比如计数器法,漏斗法,令牌桶法,等等.各有利弊,相关博文网上很多,这里不再赘述. 项目的要求主要有以下几点: 支持本地/分布式限流,接口统一 支持多种限

  • Redis实现分布式锁的五种方法详解

    Redis实现分布式锁的五种方法详解

    目录 1. 单机数据一致性 2. 分布式数据一致性 3. Redis实现分布式锁 3.1 方式一 3.2 方式二(改进方式一) 3.3 方式三(改进方式二) 3.4 方式四(改进方式三) 3.5 方式五(改进方式四) 3.6 小结 在单体应用中,如果我们对共享数据不进行加锁操作,会出现数据一致性问题,我们的解决办法通常是加锁. 在分布式架构中,我们同样会遇到数据共享操作问题,本文章使用Redis来解决分布式架构中的数据一致性问题. 1. 单机数据一致性 单机数据一致性架构如下图所示:多个可客户访

  • Redis解决Session共享问题的方法详解

    Redis解决Session共享问题的方法详解

    企业项目中,一般都是将项目部署到多台服务器上,用nginx做负载均衡.这样可以减轻单台服务器的压力,不过这样也带来一些问题,例如之前单机部署的话,session存取都是直接了当的,因为请求就只到这一台服务器上,不需要考虑数据共享.接下来分别用8000和8001端口启动同一个项目,做一个简单演示: 测试接口代码: package com.wl.standard.controller; import cn.hutool.core.util.StrUtil; import com.wl.standar

  • Java Redis配置Redisson的方法详解

    目录 需要的Maven application-redis.yml Session共享配置 Redisson配置 其他Redisson的Config配置方式 需要的Maven <!--redis--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <e

随机推荐