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流量瓶頸是指當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載超過某個閾值，服務(wù)器在處理客戶端請求時出現(xiàn)高延遲或者拒絕服務(wù)等情況，從而產(chǎn)生的系統(tǒng)瓶頸現(xiàn)象。在實際應(yīng)用中，現(xiàn)象有：惡性刷單、用戶不合理請求、服務(wù)器分片、負(fù)載大時數(shù)據(jù)庫延遲等等，都會導(dǎo)致流量瓶頸現(xiàn)象。
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突破流量瓶頸的最佳方法之一就是使用Redis每秒限流， Redis限流實現(xiàn)的具體做法就是使用Redis的keys失效事件實現(xiàn)無狀態(tài)的每秒限流 。
Redis每秒限流的典型應(yīng)用場景是對某個IP地址間隔一定時間內(nèi)只能訪問特定接口，如果訪問超出了特定次數(shù)則限制該IP地址的訪問。具體步驟如下：
1.使用Redis的 String 類型傳入IP地址和失效時間參數(shù)，當(dāng)傳入的IP地址不存在或者訪問次數(shù)不超過限制值，則記錄訪問次數(shù)并將鍵值存儲在Redis中；
2.使用Redis的 expire 命令設(shè)置失效時間，每次超出失效時間鍵值對自動刪除；
3.當(dāng)訪問次數(shù)超出預(yù)設(shè)值時，阻止訪問；
例如，在Python語言中可以使用以下代碼實現(xiàn)每秒限流：
import time
from redis import StrictRedis
redis_conn = StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379)
#IP限制，一秒限制1次
def limit_frequency(ip):
frequency = redis_conn.hmget(ip, ‘visit_frequency’, ‘visit_last_time’)
last_frequency = frequency[0]
last_time = time.time()
if not frequency:
redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’: 1, ‘visit_last_time’: last_time})
return True
else:
if int(last_frequency)
redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’:int(last_frequency)+1, ‘visit_last_time’: last_time})
return True
elif float(frequency[1]) – last_time > 0:
redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’: 1, ‘visit_last_time’: last_time})
return True
else:
return False
redis_conn.expire(ip, 1)
通過使用Redis每秒限流，可以有效地解決流量瓶頸問題。 Redis每秒限流可以把客戶端請求進(jìn)行控制、作多種頻率限制，從而徹底解決流量瓶頸問題。
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本文名稱：突破流量瓶頸利用Redis每秒限流（利用redis每秒限流）
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