Redis限流秘籍：用两个策略征服百万级流量，面试再也不怕问

墨瑾轩

624人浏览 · 2024-06-12 09:04:48

墨瑾轩 · 2024-06-12 09:04:48 发布

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如何用Redis实现限流这个问题，就像是一道考验智慧与创意的谜题。别担心，今天我们就化身成解谜大师，用Redis编织一张精妙的限流之网，让你在面试中游刃有余，大放异彩！

限流？何方神圣？

想象一下，你经营着一家超级火爆的在线甜品店，顾客络绎不绝。但是，厨房的产能有限，不能让所有人都挤进来。这时，就需要一个“门卫”来控制人流，这就是限流。在互联网世界，特别是针对高并发场景，限流同样重要，它能保证系统的稳定运行，防止因访问量过大导致的服务崩溃。

Redis出场，限流大戏开幕！

Redis作为高性能的内存数据结构存储，天生适合做这种实时性要求高的任务。下面，我们就用两种经典策略来展示Redis的限流魔法：

1. 固定窗口限流

这个方法就像是每天定时开放的公园大门，无论早晚，一天只允许一定数量的游客进入。

public bool FixedWindowRateLimit(string userId)
{
    // 使用Redis的INCR命令递增访问计数
    long increment = redis.Database.StringIncrement($"ratelimit:{userId}:fixedwindow");

    // 如果是第一次访问，increment为1，否则为上次的计数值+1
    if (increment > LIMIT) // LIMIT是允许的最大访问次数
    {
        // 如果超过限制，则返回false，表示访问被拒绝
        redis.Database.KeyExpire($"ratelimit:{userId}:fixedwindow", TimeSpan.FromMinutes(1)); // 重置计数器，1分钟后过期
        return false;
    }

    return true; // 访问未超过限制，允许通过
}

注释：这里用Redis的INCR命令递增计数，超过阈值则拒绝请求，并设置键的过期时间来实现固定窗口的滚动更新。

2. 滑动窗口限流

滑动窗口就像是有弹性的橡皮筋，每过一段时间就“拉伸”一下，允许新的访客进入，更灵活也更公平。

public bool SlidingWindowRateLimit(string userId)
{
    // 获取当前时间戳
    long currentTime = DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeSeconds();
    
    // 计算窗口的开始和结束时间戳
    long windowStart = currentTime / WINDOW_SIZE * WINDOW_SIZE; // WINDOW_SIZE是窗口大小，单位秒
    long windowEnd = windowStart + WINDOW_SIZE;
    
    // 清理过期的访问记录
    redis.Database.ZRemRangeByScore($"ratelimit:{userId}:slidingwindow", 0, windowStart - 1);
    
    // 尝试添加新的访问记录，如果超过限制则失败
    double score = currentTime; // 使用时间戳作为分数，方便排序和过期清理
    bool added = redis.Database.ZAdd($"ratelimit:{userId}:slidingwindow", score, Guid.NewGuid().ToString());
    
    if (!added || redis.Database.ZCount($"ratelimit:{userId}:slidingwindow", windowStart, windowEnd) > LIMIT)
    {
        return false; // 访问被拒绝
    }
    
    return true; // 访问未超过限制，允许通过
}