Python+Redis实现接口限流：固定窗口与滑动窗口法

在高并发系统中，保护系统稳定性和避免资源耗尽是至关重要的任务。本文探讨了Python与Redis如何通过限流技术来实现这一目标。限流，作为高并发保护的三大策略之一（缓存、降级和限流），它的核心概念是限制在特定时间段内的请求流量，防止服务器处理能力超过极限导致系统崩溃。 限流的基本原理是设定一个阈值，当请求数量超过这个阈值时，对后续请求采取排队或者拒绝策略。例如，想象一个口罩预约系统，政府限制每分钟内每个用户只能预约一次，这就实现了限流的效果。通过Python结合Redis实现限流，可以采用固定窗口法和滑动窗口法两种常见策略。 固定窗口法是一种基础限流方法，它将时间划分为固定长度的区间（如1分钟），每个区间内允许的请求数量是固定的。使用Python实现时，如`can_pass_fixed_window`函数，它首先检查指定用户在指定接口的请求次数，如果没有达到限制，就设置一个定时器，将当前计数值存储在Redis中。在规定的时间内，如果请求次数未达到上限，递增计数器。然而，这种简单方法的一个缺点是无法处理两个相邻时间窗口内的突发流量，可能导致系统瞬间承受过多请求。 滑动窗口法则解决了固定窗口法的这个问题，它不是一次性清零计数器，而是将时间窗口向前移动，比如每秒钟更新一次。这样，即使在窗口切换的瞬间有大量请求涌入，也能在新的窗口中逐渐处理，从而减少对系统的冲击。在实际代码中，需要对Redis中的计数器进行持续监控和调整，以适应动态变化的流量。 Python配合Redis实现限流策略，通过灵活的算法设计，能够有效地控制请求速率，确保系统在高并发情况下仍能维持正常服务，从而提升系统的稳定性和用户体验。在实际应用中，还需要根据业务需求和系统的具体情况进行优化，可能还需要考虑其他因素，如熔断、降级等手段，构建出一套完整的流量管理方案。