分布式限流实战：Redis+Lua脚本与RateLimiter的协同应用

本文档主要探讨了如何在分布式环境中利用RateLimiter和Lua脚本实现高效的限流控制。首先，作者介绍了Guava RateLimiter的概念和原理，特别关注其在分布式场景下的同步问题，为了解耦和扩展性，作者选择将令牌桶模型迁移到Redis中，这样可以更好地进行分布式数据管理和同步控制。 核心知识点包括： 1. **令牌桶模型**：这是一种用于限速的算法，通过控制令牌的生成速率和存储数量来限制访问速度。在RedisPermits类中，关键属性有最大存储令牌数(maxPermits)、当前存储令牌数(storedPermits)、添加令牌的间隔(intervalMillis)以及下次请求可以获取令牌的时间(nextFreeTicketMillis)。这些属性共同决定了限速策略，如每秒允许的令牌数量和最大突发流量。 2. **Redis令牌数据模型**：创建时，需要提供每秒生成的令牌数(permitsPerSecond)、最大存储令牌数的计算依据(maxBurstSeconds)以及初始的下次请求时间(nextFreeTicketMillis)。这个过程会根据输入参数初始化存储令牌和间隔。 3. **限速控制方法**：RedisPermits类提供了基于当前时间的令牌生成和更新方法，当时间到达nextFreeTicketMillis时，会生成新的令牌并存储到Redis中，保持令牌桶的实时状态。 4. **Lua脚本的限量控制**：除了令牌桶限速，文档还提到了另一种限量控制机制，即基于Lua脚本限制一个时间窗口内的访问量。这种控制方式可能涉及设置一个计数器或者队列，在一定时间窗口内统计请求次数，并在达到阈值后拒绝后续请求，但对访问速度没有严格的限制。 5. **分布式锁的应用**：为了保证同步控制的正确性，文中提到使用了之前介绍过的基于Redis的分布式锁技术，确保在更新令牌状态的过程中不会出现并发问题。 总结来说，这篇文章主要介绍了如何将Guava RateLimiter的限流策略移植到分布式环境，结合Redis的数据存储和Lua脚本的灵活性，实现了高效且可扩展的限流控制。同时，强调了分布式锁在保证限流操作原子性的关键作用。这对于理解分布式系统的限流设计和实践具有重要意义。