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實踐基于Redis實現(xiàn)限流功能的代碼實踐
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隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，業(yè)務(wù)高并發(fā)及突發(fā)性流量已經(jīng)成為了程序員經(jīng)常接觸的場景。在這種情況下，如何保證服務(wù)能夠正常運行變得至關(guān)重要。而限流作為解決高并發(fā)的一種方式，也成為了開發(fā)人員們不可或缺的工具之一。本文將介紹如何基于Redis實現(xiàn)利用令牌桶算法和漏桶算法實現(xiàn)限流功能的代碼實踐。
1、令牌桶算法介紹
令牌桶算法是一種基于令牌的訪問控制算法，它可以通過限定請求方每秒接收的令牌個數(shù)來控制請求的流量。 當請求到達時，如果當前桶內(nèi)有令牌，那么桶內(nèi)的令牌會被請求拿走并處理；如果桶內(nèi)沒有令牌，那么請求會被拒絕，直到桶內(nèi)有令牌。
2、漏桶算法介紹
漏桶算法提供了一種平穩(wěn)限流的方式，它可以讓程序在每單位時間內(nèi)處理固定數(shù)目的請求。在這種算法中，桶內(nèi)有一個固定的水量，每次接收到請求時桶就會漏水，如果請求需求的水量大于桶內(nèi)剩余的水量，那么請求會被拒絕。
3、限流示例代碼實現(xiàn)
下面是基于Redis實現(xiàn)利用令牌桶算法和漏桶算法實現(xiàn)限流功能的示例代碼。我們需要安裝redis-py庫，然后就可以根據(jù)自己的需要選擇使用令牌桶算法或漏桶算法實現(xiàn)限流了。以下是兩種算法的代碼實現(xiàn)：
令牌桶算法實現(xiàn):
“`python
import time
import redis
class TokenBucket(object):
def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):
self._redis_conn = r
self.key = key
self.capacity = float(capacity)
self.fill_time = float(fill_rate)
self.last_check = int(time.time()*1000)
self.tokens = self.capacity
def consume(self, num=1):
now = int(time.time()*1000)
time_passed = now – self.last_check
self.last_check = now
new_tokens = time_passed * self.fill_time / 1000 + self.tokens
if new_tokens > self.capacity:
self.tokens = self.capacity
else:
self.tokens = new_tokens
if self.tokens >= num:
self.tokens -= num
return True
else:
return False
if __name__ == ‘__mn__’:
r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379)
bucket = TokenBucket(r, ‘a(chǎn)pi_request’, 1000, 1)
if bucket.consume():
print(‘請求成功’)
else:
print(‘請求失敗，限流中’)
漏桶算法實現(xiàn):
```python
import time
import redis
class LeakyBucket(object):
def __init__(self, r, key, capacity, fill_rate):
self._redis_conn = r
self.key = key
self.capacity = float(capacity)
self.fill_time = float(fill_rate)
self.last_check = int(time.time())
self.current_size = 0
def consume(self, size=1):
now = int(time.time())
time_passed = now - self.last_check
self.last_check = now
self.current_size -= time_passed * self.fill_time
if self.current_size
self.current_size = 0
if self.current_size + size
self.current_size += size
return True
else:
return False
if __name__ == '__mn__':
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
bucket = LeakyBucket(r, 'api_request', 1000, 1)
if bucket.consume():
print('請求成功')
else:
print('請求失敗，限流中')
4、總結(jié)
限流是一種十分常用的技術(shù)手段，下面總結(jié)一下：
優(yōu)點：
（1）保證服務(wù)的可靠性，防止因為突發(fā)流量導致服務(wù)宕機；
（2）提升了服務(wù)的穩(wěn)定性，可以有效降低服務(wù)的故障率；
（3）限制不良請求，增加了服務(wù)的安全性。
缺點：
（1）限流算法可能會影響客戶端請求響應(yīng)速度；
（2）限流算法不易精準控制，即難以完全保證各個請求的處理速度。
在選擇限流算法的時候，需要根據(jù)實際情況進行選擇，綜合考慮并權(quán)衡各種因素。而基于Redis實現(xiàn)的令牌桶算法和漏桶算法實現(xiàn)限流，不僅實現(xiàn)簡單，而且具有較高的可擴展性和可定制性，更為值得推薦。
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當前標題：實踐基于Redis實現(xiàn)限流功能的代碼實踐（redis服務(wù)限流代碼）
文章轉(zhuǎn)載：http://fisionsoft.com.cn/article/dppepjp.html
