用Redis实现限流流速可靠计算（redis限流流速计算）

用Redis实现限流流速可靠计算

在Web应用程序中，限流不仅是为了防止过载，而且还可以有效控制用户服务性能，从而保证服务的可靠性。而Redis支持各种使用方案，如限速，计数器累积，时间窗口等，可以满足具体的实际需求，从而实现限流流速可靠计算的功能。

限流的基本方法有很多，这里介绍几种常见的，供读者参考，自行判断合适的解决方案:

（1）使用计数器累积技术，其中Redis也支持，可以通过定义一个时间窗口，为每个IP限定一个固定查询次数。如以如下代码块说明:

\# 获取当前时间戳

now = time.time()

# 窗口大小

limit = 8

# IP计数

key = “iplimit:” + request.remote_addr

# 计数超出限制时返回false

if Redis.get(key) > limit:

return False

else:

# 把窗口计数器+1，有效时间为窗口大小

Redis.incr(key, expire=limit, initiated=now)

return True

（2）使用令牌桶算法。令牌桶算法维护一个有限大小的令牌桶，每个令牌表示一次请求处理能力。使用Redis实现时，需要先向Redis中设置好令牌桶的容量，然后每次进行请求前，查询Redis中令牌桶中的令牌数量，如果数量大于0，则消耗一个令牌，同时更新Redis中令牌桶中令牌的数量。如以如下代码块说明:

# 判断是否能够请求

def can_request():

now = time.time()

# 计算令牌桶中令牌的数量

token_count = Redis.get(‘token_count’)

# 如果数量大于0,则消耗一个令牌

if token_count > 0:

Redis.decr(‘token_count’)

# 执行请求

return True

else:

# 不满足条件，拒绝请求

return False

以上就是Redis实现限流流速可靠计算的几种方案概述，通常需要根据实际需求，结合实际项目的场景，结合Redis应用，来设计更加合适的方案，从而保证服务的可靠性。