如何实现redis限流功能

Redis可以通过令牌桶算法、漏桶算法等多种算法实现限流功能，以下是其中一种实现方式：

1. 令牌桶算法实现限流

令牌桶算法是一种基于令牌的限流算法，其原理是在令牌桶中放入一定数量的令牌，每次请求需要从令牌桶中获取令牌才能被处理，当令牌桶中的令牌数量耗尽时，新的请求就会被限流。

实现步骤：

1）设置一个定时器，定时向令牌桶中添加令牌。

2）每次请求需要从令牌桶中获取令牌，如果令牌桶中没有足够的令牌，则限流。

3）实现代码：

import redis
import time

class RedisLimit:
    def __init__(self, host, port, password, limit, interval):
        self.limit = limit
        self.interval = interval
        self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, db=0)

    def is_limit_exceeded(self, key):
        current_time = time.time()
        pipeline = self.redis_conn.pipeline()
        pipeline.multi()
        pipeline.zadd(key, current_time, current_time)
        pipeline.zremrangebyscore(key, 0, current_time - self.interval)
        pipeline.zcard(key)
        count, *_ = pipeline.execute()
        return count > self.limit

if __name__ == '__main__':
    redis_host = 'localhost'
    redis_port = 6379
    redis_password = ''
    key = 'redis_limit'
    limit = 100
    interval = 60 # 1分钟内最多访问100次
    redis_limit = RedisLimit(redis_host, redis_port, redis_password, limit, interval)
    for i in range(200):
        if redis_limit.is_limit_exceeded(key):
            print('Limit exceeded')
        else:
            print('Access granted')

该代码中使用了Redis的有序集合（sorted set）数据结构来实现令牌桶算法，其中：

- `zadd(key, current_time, current_time)`：向有序集合`key`中添加一个`current_time`的元素，并将其分值（score）设置为`current_time`。
- `zremrangebyscore(key, 0, current_time - self.interval)`：删除有序集合`key`中分值小于等于`current_time - self.interval`的元素。
- `zcard(key)`：返回有序集合`key`的元素个数。

2. 漏桶算法实现限流

漏桶算法是一种基于漏桶的限流算法，其原理是在一个固定容量的漏桶中不断地积累请求，每次请求会从漏桶中流出一定的容量，当漏桶中的容量耗尽时，新的请求就会被限流。

实现步骤：

1）设置一个定时器，定时从漏桶中流出一定的容量。

2）每次请求需要向漏桶中添加请求，如果漏桶已满，则限流。

3）实现代码：

import redis
import time

class RedisLimit:
    def __init__(self, host, port, password, limit, interval):
        self.limit = limit
        self.interval = interval
        self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, db=0)

    def is_limit_exceeded(self, key):
        current_time = time.time()
        pipeline = self.redis_conn.pipeline()
        pipeline.multi()
        pipeline.zadd(key, current_time, current_time)
        pipeline.zremrangebyscore(key, 0, current_time - self.interval)
        pipeline.zcard(key)
        count, *_ = pipeline.execute()
        return count > self.limit

if __name__ == '__main__':
    redis_host = 'localhost'
    redis_port = 6379
    redis_password = ''
    key = 'redis_limit'
    limit = 100
    interval = 60 # 1分钟内最多访问100次
    redis_limit = RedisLimit(redis_host, redis_port, redis_password, limit, interval)
    for i in range(200):
        if redis_limit.is_limit_exceeded(key):
            print('Limit exceeded')
        else:
            print('Access granted')

该代码中使用了Redis的有序集合（sorted set）数据结构来实现漏桶算法，其中：

- `zadd(key, current_time, current_time)`：向有序集合`key`中添加一个`current_time`的元素，并将其分值（score）设置为`current_time`。
- `zremrangebyscore(key, 0, current_time - self.interval)`：删除有序集合`key`中分值小于等于`current_time - self.interval`的元素。
- `zcard(key)`：返回有序集合`key`的元素个数。