Redis分布式应用限流实战与代码解析

本文将详细介绍如何基于Redis实现分布式应用限流，以应对高并发场景下系统的保护需求。限流的核心目标是通过设定速率阈值或在一定时间窗口内控制请求频率，防止系统过载。在实际场景中，限流策略通常分为两部分：一是Nginx接入层限流，利用Nginx对特定账号、IP或请求逻辑进行控制；二是业务应用系统限流，通过编程方式在代码中实现信号量机制，例如使用Jedis客户端操作Redis。 文章首先提到，作者参考了《redisinaction》一书，并结合Guava库中的限流实现，创建了一个基于Jedis的简单限流器类`RedisRateLimiter`。该类包含几个关键字段，如`BUCKET`用于存储请求计数，`BUCKET_COUNT`记录每个bucket的当前请求数量，`BUCKET_MONITOR`用于监控桶的状态。 核心方法`acquireTokenFromBucket`是限流的核心逻辑，它接收一个Jedis连接、限制速率（limit）和超时时间（timeout）。首先，生成一个唯一的标识符（identifier），然后获取当前时间戳（now）。接着，开启一个事务（Transaction），并执行以下操作： 1. 使用`zremrangeByScore`命令移除`BUCKET_MONITOR`中所有旧的计数记录，以清除已过期的请求。 2. 将新的请求标识符（identifier）和当前时间戳（now）作为成员添加到`BUCKET`，设置分数（score）为时间戳，这样新请求会按照时间顺序排列。 3. 判断当前`BUCKET`中的请求数量是否超过限制（limit）。如果未达到限制，执行`multi`事务提交，允许请求通过；否则，返回`false`表示请求被拒绝。 4. 如果设置了超时时间，还需要检查`BUCKET_COUNT`中是否有超时的请求。如果有，也需要移除它们，以确保过期请求不会累积。 这种基于Redis的限流解决方案提供了灵活的扩展性和可配置性，使得系统可以根据需要调整限流策略。同时，由于Redis的数据结构设计，如有序集合（ZSet）的特性，能够高效地处理请求计数和时间窗口内的控制，使得系统能够在高并发环境下保持稳定运行。