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Redis 如何实现分布式限流？

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以下是 Redis 如何实现分布式限流的完整使用攻略。

Redis 分布式限流简介

在高并发场景下，为了保护系统的稳定性和可用性，需要对请求进行限流。Redis 作为一种高性能的存储数据库，可以很好地实现分布式限流。

Redis 分布式限流的实现原理是利用 Redis 的 INCR 命令（INCRBY 命令），该命令可以对一个键的值进行原子性的自增操作。利用 INCR 命令，可以实现分布式限流的计数器功能。

Redis 分布式限流实现步骤

Redis 分布式限流的实现步骤如下：

  1. 客户端向 Redis 中设置一个键值对，键为限流的名称，值为一个初始值（例如 0）。
  2. 每次请求到达时，客户端使用 INCR 命令对该键的值进行自增操作。
  3. 如果自增后的值大于限流阈值，则拒绝该请求；否则，允许该请求通过。
  4. 在一定时间内，客户端需要定期使用 EXPIRE 命令更新该键的过期时间，以保证计数器的正确性。

示例1：使用 Redis 实现分布式限流

在这个示例中，我们将使用 Redis 实现分布式限流。首先，连接 Redis 节点。然后，我们使用 INCR 命令对一个键的值进行自增操作，如果自增后的值大于限流阈值，则拒绝该请求；否则，允许该请求通过。

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 限流
def limit_flow(key, limit, expire):
    count = r.incr(key)
    if count > limit:
        return False
    if count == 1:
        r.expire(key, expire)
    return True

# 测试分布式限流
def test_limit_flow():
    for i in range(10):
        if limit_flow('mykey', 5, 10):
            print('allow request', i)
        else:
            print('reject request', i)
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    test_limit_flow()

在上面的代码中，我们首先创建一个 Redis 对象，并连接 Redis 节点。然后，我们定义了 limit_flow 函数，用于限流。在 test_limit_flow 函数中，我们循环 10 次，每次调用 limit_flow 函数进行限流。如果允许该请求通过，则打印出 allow request 的信息；否则，打印出 reject request 的信息。

示例2：使用 Redis 实现分布式限流

在这个示例中，我们将使用 Redis 实现分布式限流。首先，连接 Redis 集群。然后，我们使用 INCR 命令对一个键的值进行自增操作，如果自增后的值大于限流阈值，则拒绝该请求；否则，允许该请求通过。

# Redis 集群
redis-server redis-7000.conf
redis redis-7001.conf

# 限流
redis-cli -c -p 7000 eval "local count = redis.call('incr', KEYS[1]); if count > tonumber(ARGV[1]) then return 0 else if count == 1 then redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) end return 1 end" 1 mykey 5 10

# 测试分布式限流
for i in {1..10}; do redis-cli -c -p 7000 eval "local count = redis.call('incr', KEYS[1]); if count > tonumber(ARGV[1]) then return 0 else if count == 1 then redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) end return 1 end" 1 mykey 5 10; done

在上面的代码中，我们首先启动了一个 Redis 集群。然后，我们使用 EVAL 命令对一个键的值进行自增操作，如果自增后的值大于限流阈值，则拒绝该请求；否则，允许该请求通过。

以上就是 Redis 如何实现分布式限流的完整使用攻略，包括限流的计数器功能、拒绝请求和允许请求等操作。在使用 Redis 分布式限流时需要注意计数器的正确性和一致性。

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