简介

在现代系统中，限流是一种重要的机制，用于控制服务端的流量并保护系统免受恶意攻击或请求泛滥的影响。本文将介绍如何利用 Redis 和 Lua 结合实现高效的限流功能。

一、什么是限流

限流指的是对系统中的请求进行控制和调节，确保系统在承受压力时能够正常运行，不会因为突然的大量请求导致系统宕机或服务质量下降。限流在系统中具有至关重要的作用，可以平稳地处理请求流量，防止系统过载。

二、什么是Redis

Redis是一个高性能的内存数据库，具有快速的读写速度和丰富的数据结构支持。在限流场景中，Redis可以作为一个高效的缓存和计数工具，帮助实现限流功能。

三、什么是lua

Lua是一种轻量级的脚本语言，它具有简洁的语法和高效的执行性能。

四、限流要用lua+Redis而不用Java、Python 等语言呢？

• 性能和原子性： Lua脚本可以在Redis服务器端原子性地执行多个命令，避免了多次网络通信的开销，提高了性能和原子性。相比之下，用Java或Python实现的限流算法需要多次与Redis进行通信，性能相对较低。

• 便捷性： Lua脚本可以直接在Redis服务器端执行，无需额外部署其他语言的运行环境，更加灵活和便捷。

• Redis支持： Redis天然支持Lua脚本，可以直接执行，不需要额外的配置和插件。而如果使用Java或Python，需要额外的库或框架来与Redis进行交互。

五、限流算法选择

5.1 令牌桶算法

令牌桶算法中，存在一个令牌桶，可以往桶中添加令牌。每个令牌代表一个处理请求的许可。如果请求到了，桶中有足够的令牌，择允许处理该请求，同时消耗相应数量的令牌。如果桶中没有足够的令牌，则拒接该请求或将请求放入队列等待令牌。

5.2 漏桶算法

漏桶算法中，存在一个固定容量的漏桶，以固定的速率处理请求。如果请求到来，放入漏桶中，如果漏桶已满，则拒绝请求，如果漏桶未满，则按照固定的速率处理请求。

六、lua+Redis实现令牌桶算法

local key = KEYS[1] -- 获取传入lua脚本的第一个keys参数，用作存储令牌数目的键名
local limit = tonumber(ARGV[1]) -- 将传入lua脚本的第一个ARGV参数转换为整数，表示桶的容量
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
-- 通过Redis的GET命令获取当前令牌桶中的令牌数量，如果没有获取到则默认为0，并将其转换为整数。
​
if current + 1 > limit then -- 判断当前令牌桶中的令牌数量加1后是否超过阈值
    return 0 -- 超过表示请求被限流，返回0
else
    redis.call('INCR', key) -- 通过Redis的INCR命令将令牌桶中的数量加1，表示通过了一个请求
    redis.call('EXPIRE', key, ARGV[2]) -- 设置令牌桶的过期时间为ARGV 参数中指定的时间
 
    return 1  -- 返回1，表示通过限流检查
end

七、lua+Redis实现漏桶算法

local key = KEYS[1] -- 限流器的键名
local capacity = tonumber(ARGV[1]) -- 漏桶的容量
local rate = tonumber(ARGV[2]) -- 漏桶的速率
local now = tonumber(ARGV[3]) -- 当前时间戳
local interval = 1 / rate -- 时间间隔，即每个请求需要等待的时间
​
local water = tonumber(redis.call('get', key) or "0") -- 获取漏桶中的水滴数量
local lastLeakTime = tonumber(redis.call('get', key .. ':last_leak_time') or "0") -- 上次漏水的时间戳
​
local elapsed = math.max(0, now - lastLeakTime) -- 计算当前时间与上次漏水的时间间隔
​
water = water - elapsed * rate -- 根据时间间隔计算漏水数量，并更新漏桶中的水滴数量
​
if water < 0 then
    water = 0 -- 水滴数量不会低于0
end
​
water = water + 1 -- 新的请求加入漏桶中
​
if water > capacity then
    return 0 -- 漏桶已满，拒绝请求
else
    redis.call('set', key, water) -- 更新漏桶中的水滴数量
    redis.call('set', key .. ':last_leak_time', now) -- 更新上次漏水的时间戳
    return interval -- 返回请求需要等待的时间间隔
end