分布式限流 のRedis

前言

高并发开发系统时，常见的保护系统的方式是：缓存、降级、限流

• 缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
• 降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
• 限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理

名词解释

• 单击限流
  • AtomicInteger、RateLimiter、Semaphore 等
• 分布式限流
  • nginx
  • nginx + lua
  • redis + lua
    • 参照：Redis＆Lua の令牌桶 -初体验　　　　
• Redis
• lua 脚本
• 令牌桶　

  • 令牌桶算法是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下：

    • 假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌；

    • 桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝；

    • 当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上；

    • 如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。

    

    　
• 漏桶
  • 漏桶作为计量工具（The Leaky Bucket Algorithm as a Meter）时，可以用于流量整形（Traffic Shaping）和流量控制（TrafficPolicing），漏桶算法的描述如下：

    • 一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；

    • 如果桶是空的，则不需流出水滴；

    • 可以以任意速率流入水滴到漏桶；

    • 如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了（被丢弃），而漏桶容量是不变的。

    

• 计数器

令牌桶和漏桶对比：

• 令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够，当令牌数减为零时则拒绝新的请求；

• 漏桶则是按照常量固定速率流出请求，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时，则新流入的请求被拒绝；

• 令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌），并允许一定程度突发流量；

• 漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值，比如都是1的速率流出，而不能一次是1，下次又是2），从而平滑突发流入速率；

• 令牌桶允许一定程度的突发，而漏桶主要目的是平滑流入速率；

• 两个算法实现可以一样，但是方向是相反的，对于相同的参数得到的限流效果是一样的