Redis集群实现高效限流（redis 集群限流）

高效限流是指通过技术手段和方法来限制特定服务或系统资源，限制本次任务或请求，以此保护短时间内系统正常正常运行。常规限流方案大多是通过摘要算法或概率统计模型来实现的，但是其缺点是可能导致高延时、低吞吐率等问题，而利用 Redis 集群可以实现高效限流。

Redis 集群能够实现高效限流的原因在于它支持非常高的写入性能和良好的容错功能，能够在高并发的环境下支持大量的请求，且支持在运行中动态调整集群规模，这对较大的限流规模有相当的优势。

具体的 Redis 集群的实现方法主要有两种，第一种是使用 Redis 的 HyperLogLog 功能，即“基数统计”来实现，另一种是使用 Lua 脚本功能来实现，两种实现方法依据情况来选择合适的实现方案。

以使用 HyperLogLog 功能实现 Redis 集群限流为例，基本步骤为：

1. 配置 Redis 集群，启动多个 Redis 实例，将所有实例连接在一起；

2.添加 HyperLogLog 操作命令，更新状态，用于记录请求的来源IP、统计请求的个数。

3.通过 HyperLogLog 的 HLLCOUNT 方法获取访问的总数，获取的数据用于后面的判断是否达到限流的阈值；

4.根据阈值来进行判断，如果大于等于阈值，则表示达到限流要求，此时触发限流策略，进行限流；

5.限流完成后，在恢复限流之前，记录统计数据，建立统计报表，用于查看和优化系统；

6.根据自身业务需求，定时刷新 HyperLogLog 数据，进行限流。

下面是使用lua实现Redis集群限流的代码：

-- ke 限流：每秒请求数时长
local limit = tonumber(ARGV[1])
-- limitTime 限流：每秒请求数量限制
local limitTime = tonumber(ARGV[2])

local current = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))
if current then
    if current + limit > limitTime then
        return 0
    else
        redis.call("INCRBY", KEYS[1], limit)
        redis.call("EXPIRE", KEYS[1], limit)
        return 1
    end
else
    redis.call("SET", KEYS[1], limit)
    redis.call("EXPIRE", KEYS[1], limit)
    return 1
end