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Redis + lua implements distributed interface current limiting implementation scheme

2022-08-11 07:14:00 【CSDN cloud computing】

作者 | 步尔斯特

来源 | 步尔斯特

前言

redis + lua脚本已然成为了单体项目主流的限流方案.

redis凭借其特性成为了中间件的佼佼者,最新官方测试数据：

读的速度是110000次/s
写的速度是81000次/s.

lua：

减少网络开销：使用Lua脚本,无需向Redis 发送多次请求,执行一次即可,减少网络传输
原子操作：Redis 将整个Lua脚本作为一个命令执行,原子,无需担心并发
复用：Lua脚本一旦执行,会永久保存 Redis 中,,其他客户端可复用

操作

在需要限流的接口处添加如下注解（@RedisLimit）,在原有基础上,无需添加任何依赖即可实现限流.

@RedisLimit(name = "订单秒杀", prefix = "seckill", key = "distributed", count = 1, period = 1, limitType = LimitType.IP, msg = "当前排队人数较多,请稍后再试！")
@GetMapping("/limit/distributed/{id}")
public ResponseEntity<Object> limitDistributed(@PathVariable("id") String id) {

    return ResponseEntity.ok("成功购买：" + id + "个");
}

介绍

/**
 * 资源名称
 */
String name() default "";

/**
 * 前缀
 */
String prefix() default "";

/**
 * 资源key
 */
String key() default "";

/**
 * 最多访问次数
 */
int count();

/**
 * 时间,秒级
 */
int period();

/**
 * 类型
 */
LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;

/**
 * 提示信息
 */
String msg() default "系统繁忙,请稍后再试";

功能

默认根据全局接口的QPS作为流控指标
可在独立IP和全局接口自由切换
可自定义时间及规定时间内的QPS
可根据key值做后期的数据监控和统计

原理

以流量作为切点、滑动时间窗口作为核心算法.
lua脚本以保证其原子性操作

核心代码（部分展示）

lua脚本

redis.replicate_commands();
local listLen,time
listLen = redis.call('LLEN', KEYS[1]) 
if listLen and tonumber(listLen) < tonumber(ARGV[1]) then
local a = redis.call('TIME');
redis.call('LPUSH', KEYS[1], a[1]*1000000+a[2]) 
else
time = redis.call('LINDEX', KEYS[1], -1)
local a = redis.call('TIME');
if a[1]*1000000+a[2] - time < tonumber(ARGV[2])*1000000 then
return 0;
else
redis.call('LPUSH', KEYS[1], a[1]*1000000+a[2])
redis.call('LTRIM', KEYS[1], 0, tonumber(ARGV[1])-1)
end
end
return 1;

切点处理

Long number = redisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT, keys, count, period);
if(number != null && number.intValue() == 1){
                return pjp.proceed();
            }