Redis实现流量控制与优化（redis流控）
Redis实现流量控制与优化
随着互联网的发展，数据量的增长和访问量的增加，流量控制成为各大网站和应用的重要问题之一。针对这一问题，Redis提供了一些优秀的解决方案。
一、Redis的流量控制
Redis提供了许多适用于不同应用场景的流量控制方法，其中比较常用的是计数器和限流。
1. 计数器
计数器通过记录访问次数来控制流量，一旦超出限定的次数，就拒绝访问。实现方式如下：
“`python
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
def count_limit(KEY, limit, expire):
“””
:param key: 唯一标识用户的key
:param limit: 限制次数
:param expire: 过期时间
:return:
“””
if not r.exists(key):
r.setex(key, expire, 1)
return True
elif r.get(key).decode()
r.incr(key)
return True
else:
return False
2. 限流
在高并发情况下，计数器的粒度较粗，可能会导致短时间内访问量激增，触发整体流控。这时可以采用限流算法，对请求进行流量控制。
常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。这里以令牌桶算法为例：
```python
class Tokenbucket(object):
def __init__(self, capcity, rate, key, bucket_size=100, timeout=60):
"""
:param capcity: 桶的最大容量
:param rate: 令牌添加速度（每秒添加几个令牌）
:param bucket_size: 初始多少个令牌
:param timeout: 桶的过期时间
"""
self.capcity = capcity
self.rate = rate
self.buket_size = bucket_size
self.key = key
self.timeout = timeout
def consume(self, num=1):
bucket = r.lrange(self.key, 0, -1)
current_ts = int(time.time())
# 还差多少令牌可以消费
need_token = num - len(bucket)
if self.capcity - len(bucket)
logger.warning('bucket capacity limit, key=%s, bucket_size=%s', self.key, len(bucket))
return False
# 往桶里添加令牌
if self.buket_size - len(bucket) >= need_token:
r.rpush(self.key, *[current_ts for _ in range(need_token)])
else:
r.rpush(self.key, *[current_ts for _ in range(self.buket_size-len(bucket))])
# 获取桶内的令牌
bucket = r.lrange(self.key, 0, -1)
if not bucket:
return False
if int(bucket[-1].decode()) > time.time() - self.timeout:
return True
else:
r.rpop(self.key)
return False
二、Redis的优化
1. 热点数据预热
由于Redis是内存存储介质，所以热点数据往往会被保存在内存中，而Redis在启动时是需要将数据从磁盘中读取到内存中，这个过程比较耗时，需要大量的IO操作，因此可以在Redis启动前将热点数据预热到内存中，以提高Redis的性能。
“`python
def preheat_data():
hot_data = {
“key1”: “value1”,
“key2”: “value2”,
“key3”: “value3”
}
for k, v in hot_data.items():
r.set(k, v)
2. 设置过期时间
由于Redis是内存存储介质，内存资源有限，当内存空间不足时，Redis会优先回收过期的数据释放内存，因此通过设置过期时间，可以让Redis自动回收过期的数据，以防内存溢出。
```python
def set_expire(key, value, expire=60):
r.setex(key, expire, value)
3. 缓存雪崩
缓存雪崩是指当缓存服务器重启或失效时，大量请求访问缓存服务器，导致请求直接访问数据库，造成数据库压力过大，服务不可用。为了避免这种情况的发生，可以采用多级缓存的方式，以分担请求压力。
“`python
class MultiCache(object):
def __init__(self, cache_list):
“””
:param cache_list: 缓存级别列表
:param cache_list = [
Redis(host=’localhost’, port=’6379′, db=0),
Memcache([(‘127.0.0.1’,11211)]),
LocalCache(),
]
“””
self.cache_list = cache_list
def get(self, key):
for cache in self.cache_list:
value = cache.get(key)
if value is not None:
return value
return None
def set(self, key, value, expire=None):
for cache in self.cache_list:
cache.set(key, value, expire)
def delete(self, key):
for cache in self.cache_list:
cache.delete(key)
以上就是Redis实现流量控制与优化的方法介绍，通过Redis的优秀功能提高了应用的性能和稳定性。
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