Redis访问实现限流缓解瓶颈（redis访问限速）

在高并发的系统中，瓶颈往往出现在数据的访问和读写上。解决这个问题的方法是使用限流技术来控制访问速度，以保证系统运行的稳定性和可用性。这里我们将介绍如何使用Redis来实现限流缓解瓶颈问题。

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Redis是一个高性能的键值对存储系统，它支持许多高级数据结构，如列表、集合、排序集等，可以方便地实现限流功能。

限流方式之一是漏桶算法。该算法思想是将接收到的请求按照固定的速率发往目标系统。如果发往目标系统的速率超过了规定的速率，则将这些超过限制的请求缓存下来，不再发送。这样就可以保证目标系统不被过多的请求压垮，避免系统崩溃和服务不可用。

我们可以使用Redis来实现漏桶算法。我们需要在Redis中创建一个名为“limit:bucket”的哈希表，来存储漏桶的信息。该哈希表有以下字段：key、rate、capacity、last_time、current_token。其中：

– key：限流的标识ID；

– rate：漏桶的速率，表示每秒可以接收的请求个数；

– capacity：漏桶的容量，表示漏桶最多可以存储的请求数量；

– last_time：最后一次向漏桶中添加请求的时间；

– current_token：漏桶中的当前请求数量，初始化为0。

接下来，我们实现漏桶算法的核心逻辑。当有新的请求到来时，我们要做以下几件事情：

1. 根据传入的key查找Redis中的漏桶信息，如果不存在则创建。

2. 计算当前时间与最后一次请求时间的时间差，得到漏桶中需要释放的请求数量。

3. 根据速率和时间差，计算桶中新增的令牌数量，如果超过容量，则不会新增。

4. 根据新增的令牌数量，更新漏桶中当前的请求数量，并返回是否允许通过请求。

下面是漏桶算法的Java实现：

public class RedisLimiter {
    PRIVATE static final string LIMIT_BUCKET_PREFIX = "limit:bucket:";
    private static final String KEY = "key";
    private static final String RATE = "rate";
    private static final String CAPACITY = "capacity";
    private static final String LAST_TIME = "last_time";
    private static final String CURRENT_TOKEN = "current_token";
 
    private final RedisTemplate redisTemplate;
 
    public RedisLimiter(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }
 
    public boolean access(String key) {
        String limitKey = LIMIT_BUCKET_PREFIX + key;
        BoundHashOperations ops = redisTemplate.boundHashOps(limitKey);
        Map bucket = ops.entries();
        long rate = getLong(bucket.get(RATE));
        Long capacity = getLong(bucket.get(CAPACITY));
        Long lastTime = getLong(bucket.get(LAST_TIME));
        Long currentToken = getLong(bucket.get(CURRENT_TOKEN));
 
        Long now = System.currentTimeMillis();
        Long timeDelta = Math.max(now - lastTime, 0L);
        Long tokenDelta = rate * timeDelta / 1000;
 
        currentToken = Math.min(currentToken + tokenDelta, capacity);
        bucket.put(CURRENT_TOKEN, currentToken);
        bucket.put(LAST_TIME, now);
        ops.putAll(bucket);
 
        if (currentToken >= 1) {
            bucket.put(CURRENT_TOKEN, currentToken - 1);
            ops.putAll(bucket);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
 
    private Long getLong(Object obj) {
        if (obj instanceof Integer) {
            return ((Integer) obj).longValue();
        } else if (obj instanceof Long) {
            return (Long) obj;
        } else {
            return null;
        }
    }
}

在以上代码中，我们使用了RedisTemplate来访问Redis。access()方法接收一个key，返回一个boolean类型的值，表示是否允许通过该请求。如果当前令牌数大于等于1，则返回true，否则返回false。

上面的代码展示了一个基础的漏桶算法，你也可以结合具体业务情况，进行相应地修改。需要注意的是，在分布式环境下，需要使用分布式锁来保证漏桶的原子性。

使用Redis实现限流是一个非常好的选择。Redis的高性能和丰富的数据结构，使得它可以轻松处理高并发环境下的瓶颈问题。

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