Redis实现限流策略（写redis限流）

Redis是目前应用最为广泛的键值式数据库之一，广泛应用于各种Web系统及移动应用中，用于存储、检索数据，甚至可以实现诸如消息队列、通知服务等功能。此外，Redis还可以通过Lua脚本进行脚本编程以实现各种复杂的业务逻辑，将Redis作为一种通用的存储介质，从而实现各类场景的限流策略。

主要可以实现的限流策略有：计数器、漏桶以及令牌桶，这几种限流策略可以适应各种不同的场景。下面就来分别介绍下使用Redis实现这三种限流策略。

### 一，计数器

计数器是最简单明了的限流策略，也就是记录某时刻有多少请求经过，若超过一定数量，则表示触发了限流限制，所以可以通过Redis中的INCR命令实现这一目的。

实现计数器限流的Lua脚本如下：

-- 初始化
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]) or '0')
-- 若计数器未超过限制，则加1
if current + 1 
    redis.call("INCRBY", KEYS[1], "1")
    return true
else
    -- 超过限制，返回失败
    return false
end

### 二，漏桶

漏桶算法也是一种常见的限流策略，即在固定时间内有固定的请求速率，而新添加的请求会马上被放到漏桶中，然后慢慢排出。这样的话，就可以避免因请求过快占用系统资源导致系统性能问题。

实现漏桶限流的Lua脚本如下：

-- 初始化
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]) or '0')
local timespan = tonumber(ARGV[2])
 
-- 减少当前请求数
-- 若当前小于最大请求数，则插入失败
if current - 1 
    redis.call("INCRBY", KEYS[1], "-1")
    return true
else
    -- 若超出限制，则设置新的过期时间
    redis.call("SET", KEYS[1], limit)
    redis.call("EXPIRE", KEYS[1], timespan)
    return false
end

### 三，令牌桶

令牌桶也是一种常见的限流策略，这种算法首先将请求放入令牌桶中，然后每次取出一定数量的令牌执行操作，如果桶中请求已经满了，则会限制新请求的插入，以此来解决因请求太多存在的性能问题。

实现令牌桶限流的Lua脚本如下：

-- 初始化
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]) or '0')
-- 减少当前令牌数
-- 若令牌数未达到下限，则插入失败
if current - 1 >= 0 then
    redis.call("INCRBY", KEYS[1], "-1")
    return true
else
    return false
end

实际中，可以混合使用这三种限流策略，以达到准确的限流需求。另外，值得注意的是，限流策略的定制需要根据实际业务场景具体考量，以最快的速度达到最高的并发数，如果设置的太高，很可能会浪费机器的性能，因此一定要根据实际需求进行恰当的设置。

Redis可以作为一种非常有效的限流策略，使用者可以根据自身业务状况和需求，结合Lua脚本编程，定制个性化的限流解决方案。