主要是依靠 redis + lua 来实现限流器, 使用 lua 的原因是将多条命令合并在一起作为一个原子操作, 无需过多考虑并发.
计数器模式
原理
计数器算法是指在一段窗口时间内允许通过的固定数量的请求, 比如10次/秒, 500次/30秒.
如果设置的时间粒度越细, 那么限流会更平滑.
实现
所使用的 Lua 脚本
-- 计数器限流-- 此处支持的最小单位时间是秒, 若将 expire 改成 pexpire 则可支持毫秒粒度.-- KEYS[1] string 限流的key-- ARGV[1] int 限流数-- ARGV[2] int 单位时间(秒)local cnt = tonumber(redis.call("incr", KEYS[1]))if (cnt == 1) then -- cnt 值为1说明之前不存在该值, 因此需要设置其过期时间 redis.call("expire", KEYS[1], tonumber(ARGV[2]))elseif (cnt > tonumber(ARGV[1])) then return -1end return cnt
返回 -1 表示超过限流, 否则返回当前单位时间已通过的请求数
key 可以但不限于以下的情况
优点
缺点
注意
场景分析
eg. 1000/3s 的限流
极端情况1:
第1秒请求数 10
第2秒请求数 10
第3秒请求数 980
第4秒请求数 900
第5秒请求数 100
第6秒请求数 0
此时注意第3~5秒内的总请求数高达 1980
极端情况2:
第1秒请求数 1000
第2秒请求数 0
第3秒请求数 0
此时后续的第2~3秒会出现大量拒绝请求
令牌桶模式
原理
令牌桶的
桶的实现还分为:
可预消费
提前预支令牌数: 前人挖坑, 后人跳
不可预消费
令牌数不够直接拒绝
实现
此处实现的不可预消费的令牌桶, 具体Lua代码:
-- 令牌桶限流: 不支持预消费, 初始桶是满的-- KEYS[1] string 限流的key-- ARGV[1] int 桶最大容量-- ARGV[2] int 每次添加令牌数-- ARGV[3] int 令牌添加间隔(秒)-- ARGV[4] int 当前时间戳local bucket_capacity = tonumber(ARGV[1])local add_token = tonumber(ARGV[2])local add_interval = tonumber(ARGV[3])local now = tonumber(ARGV[4])-- 保存上一次更新桶的时间的keylocal LAST_TIME_KEY = KEYS[1].."_time"; -- 获取当前桶中令牌数local token_cnt = redis.call("get", KEYS[1]) -- 桶完全恢复需要的最大时长local reset_time = math.ceil(bucket_capacity / add_token) * add_interval;if token_cnt then -- 令牌桶存在 -- 上一次更新桶的时间 local last_time = redis.call('get', LAST_TIME_KEY) -- 恢复倍数 local multiple = math.floor((now - last_time) / add_interval) -- 恢复令牌数 local recovery_cnt = multiple * add_token -- 确保不超过桶容量 local token_cnt = math.min(bucket_capacity, token_cnt + recovery_cnt) - 1 if token_cnt < 0 then return -1; end -- 重新设置过期时间, 避免key过期 redis.call('set', KEYS[1], token_cnt, 'EX', reset_time) redis.call('set', LAST_TIME_KEY, last_time + multiple * add_interval, 'EX', reset_time) return token_cnt else -- 令牌桶不存在 token_cnt = bucket_capacity - 1 -- 设置过期时间避免key一直存在 redis.call('set', KEYS[1], token_cnt, 'EX', reset_time); redis.call('set', LAST_TIME_KEY, now, 'EX', reset_time + 1); return token_cnt end
令牌桶的关键是以下几个参数:
令牌桶的实现不会出现计数器模式中单位时间内双倍流量的问题.
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对武林网的支持。
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