Redis限流改善系统伸缩性的关键瓶颈（redis限流 瓶颈）

Redis（Remote Dictionary Server）是一种开源的、内存中 Key-Value 数据库。Redis 支持将数据存储在内存中，因此可以高速读取快速处理，为了更好地将 Redis 应用于系统做调度，需要进行系统量规模限制（调度、负载），此时我们需要进行限流，即限制允许的请求量或者限制允许的网络负载。

为了限流，往往会优先采用漏桶算法（Bucket Algorithm）和令牌桶算法（Token Bucket Algorithm），这两个主要的限流算法几乎可以应对所有的场景，但是其直接使用的内存占用量和运算时间较大。

如果把Redis限流算法应用到系统中，则可以实现一个简洁、高效、可靠的限流系统。它不仅可以很好地管理内存，而且运算时间也更加快捷，因此限流系统实现更快，更精确，效果更佳。进而可以大大改善系统的伸缩性。

假设我们有一个负责请求统计的程序，为了防止其过多的请求，我们可以使用 Redis 限流算法将其限制在每隔一段时间内允许请求的次数，以控制其处理流量，下面通过一个示例来演示如何实现：

“`Lua

local key = “req_limit_” .. KEYS[1]

local limit = tonumber(ARGV[1])

local current = tonumber(redis.call(‘get’, key) or “0”)

if current + 1

redis.call(“INCRBY”, key,”1″)

redis.call(“pexpire”, key, ARGV[2])

return true

else

return false

end

从示例程序可以看出，Redis 限流算法主要利用 Redis 的特性：存储数据在内存中，可以快速读取、更新与更新。该算法在上述程序中便形成：每个请求传入一个 key 和指定的时间内，每个 key 对应一个值，该值用来计数，如果指定时间内达到上限，则不再允许更多请求进来。

Redis 限流机制既可以用来减少不必要的资源浪费，也可以当作服务的弹性扩展关键，可以有效的改善系统伸缩性，降低系统的风险。

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