使用redis实现令牌桶算法和漏桶算法方式

流量控制算法，用于限制请求的速率。

可以应对缓存雪崩

令牌桶算法

核心思想是：

• 有一个固定容量的桶，里面存放着令牌（token）。
• 每过一定时间（如 1 秒），桶中会自动增加一定数量的令牌，直到达到桶的容量上限。
• 当有请求到来时，会从桶中取出一个令牌。如果桶中有令牌，则请求被允许通过；如果桶中没有令牌，则拒绝该请求。

基于Redis的实现

• 初始化

使用 Redis 的 Sorted Set（有序集合）来存储令牌。

初始化时，向有序集合中添加一定数量的令牌，每个令牌的时间戳作为分数（score）。

ZADD user:rate_limit 1633072800 1633072800

或者，可以预先为每个用户生成大量令牌，时间戳作为分数，均匀分布在一定时间段内。

• 令牌生成

定期向桶中添加令牌。可以使用 Redis 的 ZADD 命令来添加新的令牌，每个令牌的时间戳作为分数。

ZADD user:rate_limit NX 1633072801 1633072801

这里的 NX 表示如果键不存在，则不执行操作（可选）。

• 检查和消耗令牌

当请求到来时，检查桶中是否有可用的令牌。可以使用 ZCOUNT 命令统计当前时间戳之前的有效令牌数量。

ZCOUNT user:rate_limit -inf +inf

如果有可用令牌，则使用 ZPOPMIN 命令取出一个令牌，并允许请求通过。

ZPOPMIN user:rate_limit

如果没有可用令牌，则拒绝请求。

• 清理过期令牌

定期清理过期的令牌，避免数据堆积。例如，可以使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令删除时间戳小于当前时间的令牌。

ZREMRANGEBYSCORE user:rate_limit -inf $(current_time)

漏桶算法

漏桶算法类似于一个漏斗，它的核心思想是：

• 有一个固定容量的漏桶，里面存储着请求。
• 漏桶以恒定的速率将请求漏出（处理）。
• 当请求到达时，如果漏桶未满，则将请求放入漏桶；如果漏桶已满，则拒绝该请求。

基于 Redis 的实现

• 初始化

使用 Redis 的 String 类型键来存储漏桶的状态。例如，键 user:leaky_bucket 可以存储最后一个请求的时间戳。

SET user:leaky_bucket 1633072800

• 请求处理

当请求到来时，首先检查漏桶是否已满。这可以通过比较当前时间与最后一个请求的时间戳来实现。

如果当前时间与最后一个请求的时间差小于漏桶的处理时间间隔（例如 1 秒），则认为漏桶已满，拒绝请求。

否则，更新漏桶的时间戳，并允许请求通过。

SET user:leaky_bucket $(current_time)

• 处理速率

通过设置漏桶的处理速率（例如每秒处理一个请求）来控制流量。可以通过 Redis 的 SET 命令中的参数 NX 和 XX 来实现线程安全。

总结

令牌桶算法允许突发流量，适合作为速率限制器。

漏桶算法适用于平滑流量的情况，适用于需要恒定处理速率的场景。

在 Redis 中，可以通过组合使用有序集合、字符串等数据结构以及原子操作（如 ZADD、ZPOPMIN 和 SET）来高效地实现这两类限流算法。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。