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2021-06-01 09:32:01
分散式限流最關鍵的是要將限流服務做成原子化,而解決方案可以使使用redis+lua或者nginx+lua技術進行實現,通過這兩種技術可以實現的高並行和高效能。
首先我們來使用redis+lua實現時間窗內某個介面的請求數限流,實現了該功能後可以改造為限流總並行/請求數和限制總資源數。Lua本身就是一種程式語言,也可以使用它實現複雜的令牌桶或漏桶演演算法。
如下操作因是在一個lua指令碼中(相當於原子操作),又因Redis是單執行緒模型,因此是執行緒安全的。
減少網路開銷: 不使用 Lua 的程式碼需要向 Redis 傳送多次請求, 而指令碼只需一次即可, 減少網路傳輸;
原子操作: Redis 將整個指令碼作為一個原子執行, 無需擔心並行, 也就無需事務;
複用: 指令碼會永久儲存 Redis 中, 其他使用者端可繼續使用.
local key = KEYS[1] --限流KEY(一秒一個) local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0") if current + 1 > limit then --如果超出限流大小 return 0 else --請求數+1,並設定2秒過期 redis.call("INCRBY", key,"1") redis.call("expire", key,"2") end return 1
import org.apache.commons.io.FileUtils; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.net.URISyntaxException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class RedisLimitRateWithLUA { public static void main(String[] args) { final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); for (int i = 0; i < 7; i++) { new Thread(new Runnable() { public void run() { try { latch.await(); System.out.println("請求是否被執行:"+accquire()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } latch.countDown(); } public static boolean accquire() throws IOException, URISyntaxException { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1"); File luaFile = new File(RedisLimitRateWithLUA.class.getResource("/").toURI().getPath() + "limit.lua"); String luaScript = FileUtils.readFileToString(luaFile); String key = "ip:" + System.currentTimeMillis()/1000; // 當前秒 String limit = "5"; // 最大限制 List<String> keys = new ArrayList<String>(); keys.add(key); List<String> args = new ArrayList<String>(); args.add(limit); Long result = (Long)(jedis.eval(luaScript, keys, args)); // 執行lua指令碼,傳入引數 return result == 1; } }
執行結果
請求是否被執行:true
請求是否被執行:true
請求是否被執行:false
請求是否被執行:true
請求是否被執行:true
請求是否被執行:true
請求是否被執行:fals
從結果可看出只有5個請求成功執行
local key = "rate.limit:" .. KEYS[1] local limit = tonumber(ARGV[1]) local expire_time = ARGV[2] local is_exists = redis.call("EXISTS", key) if is_exists == 1 then if redis.call("INCR", key) > limit then return 0 else return 1 end else redis.call("SET", key, 1) redis.call("EXPIRE", key, expire_time) return 1 end
參考 https://www.jb51.net/books/561366.html
以上就是Redis Lua指令碼實現ip限流範例的詳細內容,更多關於Redis Lua限流的資料請關注it145.com其它相關文章!
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