基于Redis的分布式限流方案（分布式限流方案redis）

随着Internet的迅速发展，服务端提供的HTTP服务也随之更新，为了维持服务器的稳定和可用，服务端程序必须对接口请求做出一定程度的限流，那么该如何设计一种分布式限流系统呢？

Redis是一个高性能，分布式，开源的内存缓存系统，具有很好的读写性能和可靠性，深受开发者的青睐。所以，基于Redis的分布式限流方案是一种经济实惠的限流解决方案。

基于Redis实现分布式限流方案主要有以下2种实现方式：

一、基于Redis的库存预约制应用

应用场景：比如像一款黑科技类产品，一次产品中可支持100件，如果并发请求数较高，服务器容易压力，如果采用先占位的方案，可以考虑采用Redis的预约制应用，简单来说就是用户在购买产品时，先在Redis中预留商品数量，达到限流的效果。

具体实现步骤如下：

1.程序在Redis中初始化一个key为productId的变量，并赋值为100，表示本次抢购商品总数;

2.用户发起抢购请求，程序获取特定产品ID，并从Redis中获取这个key能否减一，如果大于0，就认为此次请求通过;

3.程序在Redis中减一，表示此次请求已被处理;

4.用户支付成功之后，程序在Redis中加一，表示此次请求已失败;

二、基于Redis的漏桶算法

漏桶算法也是一种常用的分布式流量控制算法，这种算法控制的是流量的速率，类似于将一个信息流像漏斗中放水一样，从一个速率出去，这样在应对突发状况，可以有效减少接口压力。

具体实现步骤如下：

1.程序在Redis中初始化一个key为limit，并赋值一个整数代表请求每秒最大量;

2.用户发起抢购请求，程序从Redis中获取请求每秒最大量的值，再判断是否达到设定的最大值，如果未超出，则通过;

3.如果超出，说明此次请求拒绝，程序返回404状态码，未通过限流;

4.每秒请求数达到设定阈值时，未处理请求被丢弃，等到秒数跳到下一秒，桶中又有多余的流量可以容纳新的请求处理。

综合以上两种方法，我们可以看到，基于Redis的分布式限流方案能够有效地提高服务器的性能，提升用户的体验，并且经济实惠，有效的控制突发流量的处理和影响，值得开发者去尝试。

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