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Redis是一種流行的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，具有高性能，可擴(kuò)展性和可靠性的優(yōu)點(diǎn)。然而，在高流量場景下，Redis可能會成為系統(tǒng)的瓶頸，導(dǎo)致性能下降或系統(tǒng)崩潰。為了解決這個(gè)問題，我們可以使用流控模式對Redis進(jìn)行限制，保障系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定。
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流控可以限制服務(wù)器中的請求或者連接數(shù)量，避免因過多的請求或連接導(dǎo)致服務(wù)器崩潰。Redis的流控模式有兩種：并發(fā)流控和速率流控。下面我們就詳細(xì)介紹一下這兩種流控模式。
并發(fā)流控指的是限制同時(shí)連接數(shù)量的模式。當(dāng)達(dá)到服務(wù)器端口的最大連接數(shù)，所有新的連接請求將被服務(wù)器拒絕。我們可以通過修改Redis配置文件(redis.conf)中的maxclients參數(shù)來設(shè)置最大連接數(shù)。例如，我們可以設(shè)置10000個(gè)連接
maxclients 10000
在這種情況下，當(dāng)并發(fā)連接數(shù)超過10000時(shí)，Redis將自動拒絕所有新的連接請求。這種方式比較簡單，但無法控制每個(gè)連接的請求量。如果有某個(gè)客戶端發(fā)送了大量請求，仍然有可能導(dǎo)致Redis服務(wù)器崩潰。
速率流控指的是控制每分鐘請求次數(shù)的模式。我們可以使用Redis自帶的token Bucket算法實(shí)現(xiàn)速率流控。 Token Bucket算法的核心思想是：維護(hù)一個(gè)桶，每次請求前從桶中獲取一個(gè)token，如果桶中沒有token，則拒絕請求。桶中的token數(shù)量是受限的，增加的速度也是受限的，也就是說，在一段時(shí)間內(nèi)，請求量不能超過token數(shù)量。
下面是使用Redis實(shí)現(xiàn)Token Bucket算法的Java代碼：
public class TokenBucket {
private long capacity; // 桶的容量
private long rate; // token放置的速度
private long tokens; // 當(dāng)前桶內(nèi)的token數(shù)量
private long lastRefillTime; // 上次token放置的時(shí)間
public TokenBucket(long capacity, long rate) {
this.capacity = capacity;
this.rate = rate;
this.tokens = capacity;
this.lastRefillTime = System.currentTimeMillis();
}
// 嘗試獲取token
synchronized boolean tryConsume() {
refill(); // 先補(bǔ)充token
if(tokens > 0) {
tokens--;
return true;
}
return false;
}
// 補(bǔ)充token
private void refill() {
long now = System.currentTimeMillis();
if(now > lastRefillTime) {
// 根據(jù)時(shí)間差和速率，計(jì)算應(yīng)該補(bǔ)充多少token
long refill = (now - lastRefillTime) * rate / 1000;
tokens = Math.min(tokens + refill, capacity);
lastRefillTime = now;
}
}
}
在使用上面的代碼實(shí)現(xiàn)速率流控時(shí)，我們需要在每次請求前，先嘗試從Token Bucket中獲取token。如果獲取成功，則說明當(dāng)前請求可以被容許，否則請求將被拒絕。我們可以將Token Bucket對象保存在Redis中，以保證多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)之間的一致性。
下面是使用Redis實(shí)現(xiàn)的速率流控的示例代碼：
public class RedisRateLimiter {
private JedisPool pool; // Redis連接池
private String bucketKey; // 桶的key
private int capacity; // 桶的容量，即token數(shù)量
private int rate; // token放置的速度
public RedisRateLimiter(JedisPool pool, String bucketKey, int capacity, int rate) {
this.pool = pool;
this.bucketKey = bucketKey;
this.capacity = capacity;
this.rate = rate;
}
// 嘗試獲取token
public boolean tryAcquire() {
try(Jedis jedis = pool.getResource()) {
long now = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.multi();
// 獲取桶中已有的token數(shù)量
pipeline.get(bucketKey);
// 計(jì)算應(yīng)該放置多少token
long refill = (now - Long.parseLong(jedis.get(bucketKey + ":lastRefillTime"))) * rate / 1000;
// 放置token
pipeline.set(bucketKey, String.valueOf(Math.min(Long.parseLong(jedis.get(bucketKey)) + refill, capacity)));
pipeline.set(bucketKey + ":lastRefillTime", String.valueOf(now));
Response> results = pipeline.exec();
List resultList = results.get();
long tokens = Long.parseLong((String)resultList.get(0));
return tokens > 0;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
}
在上面的代碼中，我們使用Redis的管道(Pipeline)機(jī)制，以減少Redis網(wǎng)絡(luò)通信帶來的延遲。在每次請求前，我們首先從Redis中獲取Bucket中已有的token數(shù)量，然后計(jì)算應(yīng)該放置多少token，再更新Bucket中token數(shù)量和上次放置token的時(shí)間。
我們可以將上面的兩種流控模式結(jié)合起來，以達(dá)到最好的效果。在并發(fā)數(shù)量未達(dá)到最大連接數(shù)時(shí)，使用速率流控控制每個(gè)連接的請求量；當(dāng)并發(fā)數(shù)量達(dá)到最大連接數(shù)時(shí)，使用并發(fā)流控拒絕新的連接請求，以保證服務(wù)器的安全和穩(wěn)定。
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本文名稱：Redis流控模式限制保障安全（redis流控模式）
文章地址：http://www.dlmjj.cn/article/dpsgogh.html
