redis實際應(yīng)用-限流

為什么要做限流

首先讓我們先看一看系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中,為什么要做“限流”抽碌。

旅游景點通常都會有最大的接待量,不可能無限制的放游客進入决瞳,比如故宮每天只賣八萬張票货徙,超過八萬的游客,無法買票進入瞒斩,因為如果超過八萬人破婆,景點的工作人員可能就忙不過來,過于擁擠的景點也會影響游客的體驗和心情胸囱,并且還會有安全隱患祷舀;只賣N張票,這就是一種限流的手段烹笔。

軟件架構(gòu)中的服務(wù)限流也是類似裳扯,也是當系統(tǒng)資源不夠的時候,已經(jīng)不足以應(yīng)對大量的請求谤职,為了保證服務(wù)還能夠正常運行饰豺,那么按照規(guī)則,系統(tǒng)會把多余的請求直接拒絕掉允蜈,以達到限流的效果冤吨;

不知道大家注意過沒有,比如雙11饶套,剛過12點有些顧客的網(wǎng)頁或APP會顯示下單失敗的提示漩蟆,有些就是被限流掉了。

常見的限流算法

計數(shù)法

顧名思義就是來一個妓蛮,記錄一個怠李,比如我1分鐘只能處理1000個請求,那么我們就可以設(shè)置一個計數(shù)器,來一個請求就incr+1捺癞,當1分鐘之內(nèi)的數(shù)量大于等于1000之后不處理了即可夷蚊,偽代碼如下

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$rate_limit = 1000;  //限制個數(shù)
$rate_seconds = 60;  //限制時間
$redis_key = "redis_limit";
$count = $redis->get($redis_key);
if ($count >= $rate_limit){  //判斷60秒內(nèi)請求個數(shù)是否已經(jīng)達到上限
    //直接返回,不處理請求
    return
}
$redis->incr($redis_key, 1);//請求計數(shù)
$redis->expire($redis, $rate_seconds); //設(shè)置過期時間 60s
//to do  業(yè)務(wù)邏輯處理.......

這種計數(shù)方式比較簡單快捷髓介,但是有很大的缺點惕鼓,因為請求的訪問不一定是很平穩(wěn)的,如果0:59過來了1000個請求唐础,1:01已經(jīng)是下一個窗口呜笑,又過來了1000個請求,但實際上三秒內(nèi)來了2000個請求彻犁,已經(jīng)超過我們的限流上限了。所以這種方法是不推薦的凰慈。

滑動窗口算法

還拿上面的例子汞幢,一分鐘分6份,每份10秒微谓;每過10秒鐘渊鞋,我們的時間窗口就會往右滑動一格鼻种,每個格子都有獨立的計數(shù)器,我們每次都計算時間窗口內(nèi)的數(shù)量,可以解決計數(shù)器法中的問題辽社,而且當滑動窗口的格子越多,那么限流的統(tǒng)計就會越精確贫堰。具體可以參考下圖缕溉,看圖比較清晰


image

偽代碼實現(xiàn)如下

function api_limit($scene,  $period, $maxCount){
    $redis = new Redis();
    $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
    $key = sprintf('hist:%s', $scene); //限流場景唯一標識
    $now = msectime();   // 毫秒時間戳,這樣更精確
    $pipe=$redis->multi(Redis::PIPELINE); //使用管道提升性能
    $pipe->zadd($key, $now, $now); //value 和 score 都使用毫秒時間戳
    $pipe->zremrangebyscore($key, 0, $now - $period); //移除時間窗口之前的行為記錄,剩下的都是時間窗口內(nèi)的
    $pipe->zcard($key);  //獲取窗口內(nèi)的行為數(shù)量
    $pipe->expire($key, $period/1000 + 1);  //多加一秒過期時間
    $replies = $pipe->exec();
    return $replies[2] <= $maxCount;  //$replies[2]為zcard返回的個數(shù)  如果zcard結(jié)果大于maxCount肴焊,則不處理結(jié)果
}

for ($i=0; $i<20; $i++){  //測試限流是否實現(xiàn)代碼
    var_dump(isActionAllowed("uniq_scene", 60*1000, 5)); //執(zhí)行可以發(fā)現(xiàn)只有前5次是通過的
}

//返回當前的毫秒時間戳
function msectime() {
    list($msec, $sec) = explode(' ', microtime());
    $msectime = (float)sprintf('%.0f', (floatval($msec) + floatval($sec)) * 1000);
    return $msectime;
 }

這段代碼還是略顯復(fù)雜前联,需要讀者花一定的時間好好啃。它的整體思路就是:每一個行為到來時娶眷,都維護一次時間窗口似嗤。將時間窗口外的記錄全部清理掉,只保留窗口內(nèi)的記錄届宠。

因為這幾個連續(xù)的 Redis 操作都是針對同一個 key 的烁落,使用 pipeline 可以顯著提升Redis 存取效率。但這種方案也有缺點豌注,因為它要記錄時間窗口內(nèi)所有的行為記錄伤塌,如果這個量很大,比如限定 60s 內(nèi)操作不得超過 100w 次這樣的參數(shù)幌羞,它是不適合做這樣的限流的寸谜,因為會消耗大量的存儲空間

后面還有漏桶算法和令牌桶算法,由于各自的實現(xiàn)比較復(fù)雜熊痴,所以準備各自新開一篇文章單獨描述

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末他爸,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子果善,更是在濱河造成了極大的恐慌诊笤,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 223,126評論 6 520
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件巾陕,死亡現(xiàn)場離奇詭異讨跟,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機鄙煤,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 95,421評論 3 400
  • 文/潘曉璐 我一進店門晾匠,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人梯刚,你說我怎么就攤上這事凉馆。” “怎么了亡资?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 169,941評論 0 366
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵澜共,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我锥腻,道長嗦董,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 60,294評論 1 300
  • 正文 為了忘掉前任瘦黑,我火速辦了婚禮京革,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘供璧。我一直安慰自己存崖,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 69,295評論 6 398
  • 文/花漫 我一把揭開白布睡毒。 她就那樣靜靜地躺著来惧,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪演顾。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上供搀,一...
    開封第一講書人閱讀 52,874評論 1 314
  • 那天,我揣著相機與錄音钠至,去河邊找鬼葛虐。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛棉钧,可吹牛的內(nèi)容都是我干的屿脐。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 41,285評論 3 424
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼的诵!你這毒婦竟也來了万栅?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 40,249評論 0 277
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤西疤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎烦粒,沒想到半個月后,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體代赁,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,760評論 1 321
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡扰她,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 38,840評論 3 343
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了芭碍。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片徒役。...
    茶點故事閱讀 40,973評論 1 354
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖窖壕,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出廉涕,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤艇拍,帶...
    沈念sama閱讀 36,631評論 5 351
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站宠纯,受9級特大地震影響卸夕,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜婆瓜,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 42,315評論 3 336
  • 文/蒙蒙 一快集、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧廉白,春花似錦个初、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,797評論 0 25
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至磅轻,卻和暖如春珍逸,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背聋溜。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,926評論 1 275
  • 我被黑心中介騙來泰國打工谆膳, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人撮躁。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 49,431評論 3 379
  • 正文 我出身青樓漱病,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子杨帽,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 45,982評論 2 361

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容