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隨著Internet的迅速發(fā)展,服務(wù)端提供的HTTP服務(wù)也隨之更新,為了維持服務(wù)器的穩(wěn)定和可用,服務(wù)端程序必須對(duì)接口請(qǐng)求做出一定程度的限流,那么該如何設(shè)計(jì)一種分布式限流系統(tǒng)呢?

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Redis是一個(gè)高性能,分布式,開(kāi)源的內(nèi)存緩存系統(tǒng),具有很好的讀寫(xiě)性能和可靠性,深受開(kāi)發(fā)者的青睞。所以,基于Redis的分布式限流方案是一種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的限流解決方案。
基于Redis實(shí)現(xiàn)分布式限流方案主要有以下2種實(shí)現(xiàn)方式:
一、基于Redis的庫(kù)存預(yù)約制應(yīng)用
應(yīng)用場(chǎng)景:比如像一款黑科技類(lèi)產(chǎn)品,一次產(chǎn)品中可支持100件,如果并發(fā)請(qǐng)求數(shù)較高,服務(wù)器容易壓力,如果采用先占位的方案,可以考慮采用Redis的預(yù)約制應(yīng)用,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是用戶在購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí),先在Redis中預(yù)留商品數(shù)量,達(dá)到限流的效果。
具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
1.程序在Redis中初始化一個(gè)key為productId的變量,并賦值為100,表示本次搶購(gòu)商品總數(shù);
2.用戶發(fā)起搶購(gòu)請(qǐng)求,程序獲取特定產(chǎn)品ID,并從Redis中獲取這個(gè)key能否減一,如果大于0,就認(rèn)為此次請(qǐng)求通過(guò);
3.程序在Redis中減一,表示此次請(qǐng)求已被處理;
4.用戶支付成功之后,程序在Redis中加一,表示此次請(qǐng)求已失敗;
二、基于Redis的漏桶算法
漏桶算法也是一種常用的分布式流量控制算法,這種算法控制的是流量的速率,類(lèi)似于將一個(gè)信息流像漏斗中放水一樣,從一個(gè)速率出去,這樣在應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況,可以有效減少接口壓力。
具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:
1.程序在Redis中初始化一個(gè)key為limit,并賦值一個(gè)整數(shù)代表請(qǐng)求每秒最大量;
2.用戶發(fā)起搶購(gòu)請(qǐng)求,程序從Redis中獲取請(qǐng)求每秒最大量的值,再判斷是否達(dá)到設(shè)定的最大值,如果未超出,則通過(guò);
3.如果超出,說(shuō)明此次請(qǐng)求拒絕,程序返回404狀態(tài)碼,未通過(guò)限流;
4.每秒請(qǐng)求數(shù)達(dá)到設(shè)定閾值時(shí),未處理請(qǐng)求被丟棄,等到秒數(shù)跳到下一秒,桶中又有多余的流量可以容納新的請(qǐng)求處理。
綜合以上兩種方法,我們可以看到,基于Redis的分布式限流方案能夠有效地提高服務(wù)器的性能,提升用戶的體驗(yàn),并且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠,有效的控制突發(fā)流量的處理和影響,值得開(kāi)發(fā)者去嘗試。
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新聞標(biāo)題:基于Redis的分布式限流方案(分布式限流方案redis)
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址:http://m.fisionsoft.com.cn/article/djgppjp.html


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