Redis技术实现计数限流（redis计数限流）

Redis技术实现计数限流

计数限流是一种常见的限流技术，它通过记录某个时间窗口内的请求次数来控制系统的访问流量。在实际应用中，我们可以利用Redis的有序集合和Lua脚本等功能来实现计数限流。

Redis的有序集合可以根据分值排序，这里将分值设置为当前时间的时间戳，值可以是请求者的IP地址或其他需要限流的标识。我们可以将每个请求的时间戳和标识作为键值对存入有序集合中，每秒根据当前时间的时间戳减去请求时间戳，统计该时间窗口内的请求数量，如果超过阈值则限流。

以下是一段Lua脚本用于实现一个简单的计数限流器：

“`lua

— 从有序集合中获取指定时间窗口内的请求数量

local function get_rate_limit(KEY, limit, window)

— 获取当前时间戳

local now = redis.call(‘time’)[1]

— 移除时间戳小于当前时间窗口的数据

redis.call(‘zremrangebyscore’, key, 0, now – window)

— 获取时间窗口内的请求数量

local count = tonumber(redis.call(‘zcard’, key))

— 如果请求数量超出限制则返回false，否则返回true并增加记录

if count >= limit then

return false

else

redis.call(‘zadd’, key, now, now)

return true

end

end

— 使用示例

local key = ‘rate-limit:ip:127.0.0.1’

local limit = 10 — 时间窗口内最多允许10次请求

local window = 1 — 时间窗口为1秒

if get_rate_limit(key, limit, window) then

— 请求成功处理逻辑

else

— 请求限流处理逻辑

end

在使用时，我们需要将Lua脚本保存到Redis中，然后调用EVAL命令执行脚本。以下是Python实现的代码示例：

```python
import redis
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 定义Lua脚本
SCRIPT = """
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])
-- 获取当前时间戳
local now = redis.call('time')[1]
-- 移除时间戳小于当前时间窗口的数据
redis.call('zremrangebyscore', key, 0, now - window)
-- 获取时间窗口内的请求数量
local count = tonumber(redis.call('zcard', key))
-- 如果请求数量超出限制则返回false，否则返回true并增加记录
if count >= limit then
    return 0
else
    redis.call('zadd', key, now, now)
    return 1
end
"""

# 编译Lua脚本
limit_func = r.register_script(SCRIPT)
# 访问频次限制
LIMIT = 10  # 每秒限制10次访问
# IP地址
ip = '127.0.0.1'
key = f'rate-limit:ip:{ip}'

# 计数限流
if limit_func(keys=[key], args=[LIMIT, 1]):
    # 请求成功处理逻辑
    print('Access allowed.')
else:
    # 请求限流处理逻辑
    print('Access denied.')

以上实现中我们使用Python连接Redis服务器，并通过`register_script`方法编译Lua脚本，之后我们可以通过`limit_func`调用该脚本。

计数限流作为一种常用的限流方式，在Redis中的实现也是较为简单且高效的。在实际应用中，我们可以通过定期清理过期数据和合理设置时间窗口大小来优化计数限流方案，以便更好的控制系统访问流量。

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