redis限流怎么实现的
时间: 2023-12-11 22:03:33 浏览: 48
Redis 限流可以通过令牌桶算法和漏桶算法来实现。
1. 令牌桶算法
令牌桶算法是一种比较简单的限流算法,它的原理是系统以固定的速率往令牌桶中添加令牌,每当一个请求到来时,就从令牌桶中获取一个令牌,如果没有令牌可用,则该请求被拒绝。可以通过Redis的有序集合(Sorted Set)来实现令牌桶算法。具体实现步骤如下:
- 在Redis中使用有序集合来存储令牌桶,集合的成员表示令牌,分值表示令牌的到达时间戳。
- 定时往有序集合中添加令牌,即去除过期的令牌,并添加新的令牌。
- 当请求到来时,从有序集合中获取一个令牌,如果没有令牌可用,则请求被拒绝。
2. 漏桶算法
漏桶算法是一种固定容量的桶,按照一定的速率流出水滴,如果水滴数量超过了桶的容量,则多余的水滴会被溢出。可以通过Redis的计数器(Counter)来实现漏桶算法。具体实现步骤如下:
- 在Redis中使用计数器来存储漏桶中的水滴数量。
- 定时将计数器中的水滴数量减少,即模拟漏桶流出的过程。
- 当请求到来时,检查计数器中的水滴数量是否超过了漏桶的容量,如果超过了容量,则请求被拒绝。
以上是两种常用的Redis限流算法,具体的实现细节可以根据业务需求进行调整。
相关问题
redis限流的代码实现
好的,以下是一个简单的 Redis 限流实现的代码示例:
```python
import redis
import time
# 连接 Redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 定义限流函数
def is_action_allowed(user_id, action_key, period, max_count):
key = f'hist:{user_id}:{action_key}' # 定义 Redis 键
now = time.time() # 获取当前时间
p = r.pipeline() # 初始化 Redis 管道
p.multi() # 进入 Redis 事务模式
p.zadd(key, {now: now}) # 将当前时间作为分值和值添加到有序集合中
p.zremrangebyscore(key, 0, now - period) # 移除区间外的成员
p.zcard(key) # 获取当前有序集合的成员数量
p.expire(key, period + 1) # 设置过期时间
count, _, _ = p.execute() # 获取执行结果并保存计数器的值
return count <= max_count # 判断计数器是否超过限制
```
以上代码中,用到了 Redis 的有序集合来进行限流,每个用户和操作都对应一个键,键中保存一个时间戳作为分值和值,使用 Redis 管道实现原子操作,保证了并发情况下的数据安全性和效率。
如果需要使用这个函数来限制一个用户在一分钟内最多发出10次请求,可以像下面这样调用:
```python
if is_action_allowed('user123', 'request', 60, 10):
# 允许请求
else:
# 拒绝请求
```
这个函数的参数含义如下:
- `user_id`: 用户 ID,用于区分不同用户的请求。
- `action_key`: 操作键,用于区分不同类型的请求。
- `period`: 限流时间窗口大小,以秒为单位。
- `max_count`: 限流时间窗口内最大可允许的请求数量。
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:
```python
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:
```python
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。
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