使用Redis漏斗限流调整实时性能（redis漏斗限流使用）

使用Redis漏斗限流调整实时性能

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在高负荷的互联网应用中，限流是一项非常重要的技术。在限流的背景下进行交互式的实现，需要采用一种特殊的限流技术——漏斗限流。漏斗限流基于令牌桶算法，可以最大程度的减少因为突发访问而导致的系统崩溃而造成的影响。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Redis漏斗限流调整实时性能。

什么是Redis漏斗限流？

Redis漏斗限流是一种基于令牌桶技术的限流算法，它通过Redis实现令牌桶机制，并将令牌桶嵌入漏斗中，从而限制请求的速率。该方法通过程序对Redis中的令牌进行精细控制，可以对服务器资源的消耗进行有效地限制，保证系统的稳定性和可靠性。

实现Redis漏斗限流的关键代码如下:

local KEY = KEYS[1]
local rate = tonumber(ARGV[1])
local capacity = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])
local fill_time = capacity/rate
local ttl = math.floor(fill_time*2)
local last_check = redis.call("get", key .. ':ts')
local curr_tokens = 0
if last_check then
    local elapsed = now - last_check
    curr_tokens = math.min(capacity, redis.call("get", key) + (elapsed*rate))
else
    curr_tokens = capacity
end
if curr_tokens 
    return 0
else
    redis.call("setex", key .. ':ts', ttl, now)
    redis.call("set", key, curr_tokens - 1)
    return 1
end

该函数的作用是对给定的key进行限流，其中rate为漏斗的最大速度，capacity为漏斗容量，now为当前时间戳，requested为待处理请求。

如何使用漏斗限流优化实时性能？

在实时性能优化方面，漏斗限流可以进行以下的应用：

1.限制单用户请求速率

在一个用户同时发送多次请求时，可能会导致服务器端的崩溃。此时，可以使用漏斗限流技术，设置一个最大的请求速率，以此来降低服务器压力，保证系统的稳定和可靠。

local function limitSingleUserRequest(uid)
    local key = 'user:' .. uid
    local rate = 2
    local capacity = 10
    local requested = 1
    local now = tonumber(redis.call("time")[1])
    return redis.call("eval", fill_script, 1, key, rate, capacity, now, requested) == 1
end

2.限制整个应用的请求速率

在高负荷的环境下，整个应用的请求速率也需要进行调整。此时，可以使用漏斗限流进行限制，通过对整个应用的请求速率进行限制，保证系统的稳定性和可靠性。

local function limitApplicationRequest()
    local key = 'application:request'
    local rate = 100
    local capacity = 500
    local requested = 1
    local now = tonumber(redis.call("time")[1])
    return redis.call("eval", fill_script, 1, key, rate, capacity, now, requested) == 1
end

总结

漏斗限流技术是一种非常好的请求限流算法，它能够帮助我们在高负荷环境下调整系统的实时性能。在应用中，我们可以根据实际需要，利用Redis实现漏斗限流技术，对系统进行优化和限制，提高应用的可靠性和稳定性。

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本文名称：使用Redis漏斗限流调整实时性能（redis漏斗限流使用）
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