建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Redis：實(shí)現(xiàn)流量銷峰化
公司主營業(yè)務(wù)：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出云岡免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)站、APP等應(yīng)用的用戶數(shù)量也不斷增加，網(wǎng)站負(fù)載的壓力也越來越大，流量的峰值也趨向于聚集，這給用戶訪問速度和網(wǎng)站的穩(wěn)定性都帶來了極大的影響。為了解決這個(gè)問題，我們可以采用流量銷峰化的方案，即在流量高峰期前通過限流等方式，將流量平滑處理，以達(dá)到減少流量壓力的效果。
而在實(shí)現(xiàn)流量銷峰化的方案中，Redis作為一個(gè)高性能、高可用性的內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫，可以幫助我們快速實(shí)現(xiàn)流量控制的目標(biāo)。
Redis的流量控制方案主要分為兩種，一種是令牌桶算法，另一種是漏桶算法。
令牌桶算法實(shí)現(xiàn)： 令牌桶算法是一種比較簡單有效的流量控制算法，在令牌桶算法中，系統(tǒng)以固定速率不斷的產(chǎn)生令牌放入桶中，每當(dāng)請求到來時(shí)，就從桶中取出令牌，如果桶中令牌數(shù)量不足，則請求被限流掉。令牌桶算法可以通過Redis提供的List隊(duì)列結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，代碼如下：
//定義令牌桶基礎(chǔ)參數(shù)，bucketName為桶的名稱, rate為令牌產(chǎn)生速率，CAPACITY為桶的最大容量
def addTokenToBucket(bucketName: String, rate: Double, capacity: Int, redis: Jedis, key: String): Unit = {
val nowTime = System.currentTimeMillis()
//讀取桶信息
val lastTokenTime = redis.hget(bucketName, "last_token_time")
val currentTokenNum = redis.hget(bucketName, "current_token_num")
var timeDifference = 0L
var tokenNum = 0
if (lastTokenTime == null) {
//初始化桶信息，如果上一次添加令牌時(shí)間為null，代表桶未被初始化
tokenNum = capacity
redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum))
redis.hset(bucketName, "last_token_time", String.valueOf(nowTime))
} else {
//桶已經(jīng)被初始化，計(jì)算令牌數(shù)量和上一個(gè)令牌添加時(shí)間之間的時(shí)間差
timeDifference = nowTime - lastTokenTime.toLong
tokenNum = Math.min(capacity, currentTokenNum.toInt + (timeDifference * rate).toInt)
redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum))
redis.hset(bucketName, "last_token_time", String.valueOf(nowTime))
}
}
def takeToken(bucketName: String, requestNum: Int, redis: Jedis, key: String): Boolean = {
//嘗試獲取指定數(shù)量的令牌
val tokenNum = redis.hget(bucketName, "current_token_num").toLong
val capacity = redis.hget(bucketName, "capacity").toLong
if (requestNum > tokenNum) {
//請求被限流掉
false
} else {
//請求被通過，減去請求的令牌數(shù)量，并將當(dāng)前令牌數(shù)量更新到Redis
redis.hset(bucketName, "current_token_num", String.valueOf(tokenNum - requestNum))
true
}
}
漏桶算法實(shí)現(xiàn)：
漏桶算法是另一種常用的流量控制算法，它模擬一個(gè)漏桶，在其中存放漏出的請求，而每一個(gè)請求由一個(gè)固定的容量過程處理。當(dāng)漏桶被加滿后，意味著它的處理速度無法跟上請求的到來速度，此時(shí)所有請求都會被限流掉。
漏桶算法同樣可以通過Redis提供的List隊(duì)列結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，代碼如下：
“`scala
//定義漏桶基礎(chǔ)參數(shù)，bucketName為桶的名稱, rate為處理速率，capacity為桶的容量
def addRequestToBucket(bucketName: String, rate: Double, capacity: Int, redis: Jedis, key: String): Unit = {
val nowTime = System.currentTimeMillis()
//讀取桶信息
val currentBucketNum = redis.rpush(bucketName, String.valueOf(nowTime))
if (currentBucketNum > capacity) {
//如果桶已經(jīng)滿了，則移除最早加入的請求
redis.lpop(bucketName)
}
}
def handleRequest(bucketName: String, redis: Jedis, requestNum: Int, key: String): Boolean = {
//處理請求
val bucketSize = redis.llen(bucketName)
if (requestNum > bucketSize) {
//請求被限流掉
false
} else {
//請求被通過，從桶中取出請求
val resultList = redis.lrange(bucketName, 0, requestNum – 1)
resultList.foreach(redis.lrem(bucketName, -1, _))
true
}
}
通過以上兩種不同的算法實(shí)現(xiàn)，我們可以在流量高峰期前通過Redis的流量控制達(dá)到限流的效果，從而保障了應(yīng)用程序的安全和穩(wěn)定運(yùn)行。
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)營銷讓企業(yè)網(wǎng)站產(chǎn)生價(jià)值。
分享標(biāo)題：Redis實(shí)現(xiàn)流量銷峰化（redis流量銷峰）
本文地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhoepeg.html
