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實(shí)踐基于Redis實(shí)現(xiàn)限流功能的代碼實(shí)踐
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隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，業(yè)務(wù)高并發(fā)及突發(fā)性流量已經(jīng)成為了程序員經(jīng)常接觸的場(chǎng)景。在這種情況下，如何保證服務(wù)能夠正常運(yùn)行變得至關(guān)重要。而限流作為解決高并發(fā)的一種方式，也成為了開發(fā)人員們不可或缺的工具之一。本文將介紹如何基于Redis實(shí)現(xiàn)利用令牌桶算法和漏桶算法實(shí)現(xiàn)限流功能的代碼實(shí)踐。
1、令牌桶算法介紹
令牌桶算法是一種基于令牌的訪問控制算法，它可以通過限定請(qǐng)求方每秒接收的令牌個(gè)數(shù)來控制請(qǐng)求的流量。 當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，如果當(dāng)前桶內(nèi)有令牌，那么桶內(nèi)的令牌會(huì)被請(qǐng)求拿走并處理；如果桶內(nèi)沒有令牌，那么請(qǐng)求會(huì)被拒絕，直到桶內(nèi)有令牌。
2、漏桶算法介紹
漏桶算法提供了一種平穩(wěn)限流的方式，它可以讓程序在每單位時(shí)間內(nèi)處理固定數(shù)目的請(qǐng)求。在這種算法中，桶內(nèi)有一個(gè)固定的水量，每次接收到請(qǐng)求時(shí)桶就會(huì)漏水，如果請(qǐng)求需求的水量大于桶內(nèi)剩余的水量，那么請(qǐng)求會(huì)被拒絕。
3、限流示例代碼實(shí)現(xiàn)
下面是基于Redis實(shí)現(xiàn)利用令牌桶算法和漏桶算法實(shí)現(xiàn)限流功能的示例代碼。我們需要安裝redis-py庫，然后就可以根據(jù)自己的需要選擇使用令牌桶算法或漏桶算法實(shí)現(xiàn)限流了。以下是兩種算法的代碼實(shí)現(xiàn)：
令牌桶算法實(shí)現(xiàn):
“`python
import time
import redis
class TokenBucket(object):
def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):
self._redis_conn = r
self.key = key
self.capacity = float(capacity)
self.fill_time = float(fill_rate)
self.last_check = int(time.time()*1000)
self.tokens = self.capacity
def consume(self, num=1):
now = int(time.time()*1000)
time_passed = now – self.last_check
self.last_check = now
new_tokens = time_passed * self.fill_time / 1000 + self.tokens
if new_tokens > self.capacity:
self.tokens = self.capacity
else:
self.tokens = new_tokens
if self.tokens >= num:
self.tokens -= num
return True
else:
return False
if __name__ == ‘__mn__’:
r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379)
bucket = TokenBucket(r, ‘a(chǎn)pi_request’, 1000, 1)
if bucket.consume():
print(‘請(qǐng)求成功’)
else:
print(‘請(qǐng)求失敗，限流中’)
漏桶算法實(shí)現(xiàn):
```python
import time
import redis
class LeakyBucket(object):
def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):
self._redis_conn = r
self.key = key
self.capacity = float(capacity)
self.fill_time = float(fill_rate)
self.last_check = int(time.time())
self.current_size = 0
def consume(self, size=1):
now = int(time.time())
time_passed = now - self.last_check
self.last_check = now
self.current_size -= time_passed * self.fill_time
if self.current_size
self.current_size = 0
if self.current_size + size
self.current_size += size
return True
else:
return False
if __name__ == '__mn__':
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
bucket = LeakyBucket(r, 'api_request', 1000, 1)
if bucket.consume():
print('請(qǐng)求成功')
else:
print('請(qǐng)求失敗，限流中')
4、總結(jié)
限流是一種十分常用的技術(shù)手段，下面總結(jié)一下：
優(yōu)點(diǎn)：
（1）保證服務(wù)的可靠性，防止因?yàn)橥话l(fā)流量導(dǎo)致服務(wù)宕機(jī)；
（2）提升了服務(wù)的穩(wěn)定性，可以有效降低服務(wù)的故障率；
（3）限制不良請(qǐng)求，增加了服務(wù)的安全性。
缺點(diǎn)：
（1）限流算法可能會(huì)影響客戶端請(qǐng)求響應(yīng)速度；
（2）限流算法不易精準(zhǔn)控制，即難以完全保證各個(gè)請(qǐng)求的處理速度。
在選擇限流算法的時(shí)候，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇，綜合考慮并權(quán)衡各種因素。而基于Redis實(shí)現(xiàn)的令牌桶算法和漏桶算法實(shí)現(xiàn)限流，不僅實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，而且具有較高的可擴(kuò)展性和可定制性，更為值得推薦。
創(chuàng)新互聯(lián)【028-86922220】值得信賴的成都網(wǎng)站建設(shè)公司。多年持續(xù)為眾多企業(yè)提供成都網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì),成都高端網(wǎng)站制作開發(fā),SEO優(yōu)化排名推廣服務(wù),全網(wǎng)營(yíng)銷讓企業(yè)網(wǎng)站產(chǎn)生價(jià)值。
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