面试官：如何用Redis实现限流？

用户11397231

发布于 2024-12-27 08:21:16

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高并发系统有三大特征：限流、缓存和熔断，所以限流已经成为当下系统开发中必备的功能了。那么，什么是限流？如何实现限流？使用 Redis 能不能实现限流？接下来我们一起来看。

1. 什么是限流？

限流是指在各种应用场景中，通过技术和策略手段对数据流量、请求频率或资源消耗进行有计划的限制，以避免系统负载过高、性能下降甚至崩溃的情况发生。限流的目标在于维护系统的稳定性和可用性，并确保服务质量。

使用限流的好处：

保护系统稳定性：过多的并发请求可能导致服务器内存耗尽、CPU 使用率饱和。
防止资源滥用：确保有限的服务资源被合理公平地分配给所有用户。
优化用户体验：对于网站和应用程序而言，如果任由高并发导致响应速度变慢，会影响所有用户的正常使用体验。
保障安全：在网络层面，限流有助于防范 DoS/DDoS 攻击。
运维成本控制：合理的限流措施可以帮助企业减少不必要的硬件投入。

2. 限流常见算法

限流的常见实现算法包括：

计数器算法：将时间周期划分为固定大小的窗口，并在每个窗口内统计请求的数量。
滑动窗口算法：改进了计数器算法的突刺问题，将时间窗口划分为多个小的时间段。
漏桶算法：想象一个固定容量的桶，水（请求）以恒定速率流入桶中，同时桶底部有小孔让水以恒定速率流出。
令牌桶算法：有一个固定速率填充令牌的桶，令牌代表请求许可。请求到达时，需要从桶中取出一个令牌。

3. 使用Redis实现限流

3.1 计数器算法

实现思路：使用一个计数器存储当前请求量，并设置一个过期时间，计数器在一定时间内自动清零。

具体实现代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisRateLimiter {
    private static final String REDIS_KEY = "request_counter";
    private static final int REQUEST_LIMIT = 100; // 限流阈值
    private static final int EXPIRE_TIME = 60; // 过期时间（秒）

    public boolean allowRequest() {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        
        try {
            Long counter = jedis.incr(REDIS_KEY);
            if (counter == 1) {
                jedis.expire(REDIS_KEY, EXPIRE_TIME);
            }
            
            return counter <= REQUEST_LIMIT;
        } finally {
            jedis.close();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        RedisRateLimiter rateLimiter = new RedisRateLimiter();
        for (int i = 0; i < 110; i++) {
            if (rateLimiter.allowRequest()) {
                System.out.println("Request Allowed");
            } else {
                System.out.println("Request Denied (Rate Limited)");
            }
        }
    }
}

在上述代码中，每次请求会通过 allowRequest() 方法判断是否达到限流阈值，如果未达到则允许通过，并递增计数器的值，否则拒绝请求。同时，第一次设置计数器的过期时间，使得计数器在指定的时间内自动清零

3.2 滑动窗口算法

实现思路：将请求都存入到 ZSet 集合中，在分数（score）中存储当前请求时间。

具体实现代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Tuple;

import java.util.Set;

public class RedisSlidingWindowRateLimiter {

    private static final String ZSET_KEY = "request_timestamps";
    private static final int WINDOW_SIZE = 60; // 时间窗口大小（单位：秒）
    private static final int REQUEST_LIMIT = 100; // 限流阈值

    public boolean allowRequest() {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis() / 1000;

        jedis.zadd(ZSET_KEY, currentTimestamp, String.valueOf(currentTimestamp));
        jedis.zremrangeByScore(ZSET_KEY, 0, currentTimestamp - WINDOW_SIZE);

        Set<Tuple> requestTimestamps = jedis.zrangeByScoreWithScores(ZSET_KEY, currentTimestamp - WINDOW_SIZE, currentTimestamp);
        long requestCount = requestTimestamps.size();

        jedis.close();

        return requestCount <= REQUEST_LIMIT;
    }

    public static void main(String[] args) {
        RedisSlidingWindowRateLimiter rateLimiter = new RedisSlidingWindowRateLimiter();

        for (int i = 0; i < 110; i++) {
            if (rateLimiter.allowRequest()) {
                System.out.println("Request Allowed");
            } else {
                System.out.println("Request Denied (Rate Limited)");
            }
        }
    }
}

在上述代码中，每次收到请求时，将当前请求的时间戳加入到有序集合中，并移除过期的请求时间戳，然后查询当前时间窗口内的请求数量，判断是否达到限流阈值。这样基于 Redis 的滑动窗口限流算法可以有效控制单位时间内的请求流量，避免系统被过多请求压垮。

3.3 令牌桶算法

实现思路：使用定时任务给 Redis 中的 List 添加令牌，程序通过 List 提供的 leftPop 来获取令牌。

具体实现代码：

@Configuration
@EnableScheduling
public class StaticScheduleTask {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Scheduled(fixedRate = 1000)
    private void configureTasks() {
        redisTemplate.opsForList().rightPush("limit_list", UUID.randomUUID().toString());
    }
}

public boolean allowRequest() {
    Object result = redisTemplate.opsForList().leftPop("limit_list");
    return result != null;
}

在上述代码中，我们每次访问 allowRequest() 方法时，会尝试从 Redis 中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，可以继续执行，反之则不能执行。