Redis驱动的自动限流（redis限流不采用脚本）

Redis（Remote Dictionary Server，远程数据字典服务）是一款基于内存，键值对存储的开源非关系型数据库。它的特性是数据存储速度快，操作支持自动内存淘汰，核心结构简单，扩展性和高可用性好，并且支持多语言编程。因此，Redis发挥着重要的作用，被广泛应用于各种场景。

自动限流是为了控制单位时间内的请求量，以防止系统的访问压力过大而不稳定。在微服务等极其复杂的场景中，应用自动限流将大大提高系统的可用性和可靠性。

Redis可以用作自动限流的一种解决方案。使用Redis在应用中实现自动限流的步骤如下：

1）定义一个对外提供限流服务的接口，收集用户的访问请求。

2）利用Redis的incr函数来记录每一次请求到达的key-value，将key-value存储在Redis数据库中以便后续查询及统计。

3）定义一组固定的限流策略，依据策略来统计Redis数据库中的key-value数据，并将统计结果持久化到Redis数据库中。

4）定时对Redis数据库中持久化的限流统计结果进行查询和评估，同时对超过限制条件的请求进行拒绝或锁定处理。

以上就是使用Redis来实现自动限流的基本步骤，Redis和多语言的结合，使得应用自动限流变得更加简单，更加可靠。

例如，如果我们要实现每分钟请求接口不超过50次的自动限流功能，则需要定义如下的Redis驱动的代码：

“`java

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RateLimiter {

private Jedis redis;

public RateLimiter(String redisHost, Integer redisPort) {

// 初始化redis

redis = new Jedis(redisHost, redisPort);

}

public boolean acquire() {

// 获取当前时间戳

Long nowTs = System.currentTimeMillis();

// 获取键的值

String limit = redis.get(“limit”);

if(limit == null) {

// 设置初始值

redis.set(“limit”, nowTs + “:1”);

return true;

} else {

// 拆分字符串

String[] limitArray = limit.split(“:”);

Long oldTs = Long.valueOf(limitArray[0]);

// 如果时间戳和原来的不一样，说明已经过了一分钟，将计数器重置

if(nowTs – oldTs > 60000) {

redis.set(“limit”, nowTs + “:1”);

return true;

} else {

Long count = Long.valueOf(limitArray[1]);

// 比较当前计数器的值

if(count

// 小于50，说明还可以访问，计数器+1

redis.set(“limit”, nowTs + “:” + (count+1));

return true;

} else {

// 大于50，说明超出了限制，拒绝访问

return false;

}

}

}

}

}

以上代码就是Redis驱动的自动限流的一个示例，使用Redis实现自动限流，有助于保证系统的可用性和可靠性，也变得更加简单方便。为了更有效地实现自动限流，建议合理设置Redis的缓存有效期，以及不断了解各种现有技术解决方案，以满足业务的需求。