基于Redis的用户访问限流策略（redis用户限流）

基于Redis的用户访问限流策略

在高并发的 Web 应用中，保障系统可用性是非常重要的。其中一个重要的措施就是对用户的访问进行限制，一般称为访问限流。限流可以避免对服务的过度消耗，保证服务的可用性。本文将介绍如何基于 Redis 的 SortedSet 实现基于 Token Bucket 算法的用户访问限流。

Token Bucket 算法

Token Bucket 算法是常见的访问限流算法之一，它的思想是在固定的时间内为系统添加一个固定数量的 Token，用户在访问资源时需要消耗 Token，当 Token 消耗完之后，后续的请求将不被接受。Token Bucket 算法是一种非常简单明了的算法，易于理解和实现，被广泛应用于访问限流场景中。

实现思路

1. 创建一个 Redis 的 SortedSet，用于存储令牌桶的令牌数量和到期时间。令牌桶令牌数量以时间为 Score 值，到期时间为 Value 值。每个令牌的到期时间就是上一个令牌的到期时间加上固定时间间隔。

2. 当用户发起请求时，从 Redis 中取出最小 Score 的令牌，如果当前时间小于令牌的到期时间，则可以继续处理请求；如果当前时间大于到期时间，则表示令牌已经过期，需要更新令牌桶，并重新从 Redis 中取出最小 Score 的令牌。

3. 当令牌桶中没有令牌时，拒绝后续的请求。如果需要进行流量控制，可以维护一个计数器，当计数器超过一定值时禁止用户访问，计数器会每隔一段时间重置。

代码实现

下面是基于 Redis 的 Token Bucket 算法的 Python 实现。实现中使用了 Redis 的 SortedSet 数据结构来存储令牌桶中的令牌，使用 Lua 脚本实现原子性操作。

“`python

import time

import redis

class TokenBucket():

def __init__(self, redis_conn, key, capacity, interval):

self.redis_conn = redis_conn

self.key = key

self.capacity = capacity

self.interval = interval

# add tokens to bucket

self.lua_script = “””

local key, capacity, interval = KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]

local refill = interval / capacity

local now = tonumber(redis.call(‘time’)[1])

local bucket = redis.call(‘zrange’, key, 0, -1, ‘WITHSCORES’)

local tokens = tonumber(bucket[2 * #bucket])

local expire

if (#bucket == 0) then

expire = now + interval

else

expire = tonumber(bucket[#bucket])

end

tokens = tokens + (now – expire) / refill

if (tokens > capacity) then

tokens = capacity

end

if (tokens

return 0

else

redis.call(‘zadd’, key, now + interval / capacity, expire)

redis.call(‘zremrangebyrank’, key, 0, -capacity-1)

return 1

end

“””

def try_acquire(self):

res = self.redis_conn.eval(self.lua_script, 1, self.key, self.capacity, self.interval)

return bool(res)


使用方法如下：

```python
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
tb = TokenBucket(r, 'user:123:bucket', capacity=60, interval=60)
if tb.try_acquire():
    print("请求被处理")
else:
    print("请求被拒绝")

本文介绍了基于 Redis 的 Token Bucket 算法的用户访问限流策略。使用 Redis 的 SortedSet 实现令牌桶的存储和维护，使用 Lua 脚本实现原子性操作，实现了高效、可靠的访问限流策略。

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