主流的几种限流策略，我都可以通过python+redis实现

最新推荐文章于 2025-06-02 12:02:18 发布

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#redis #python #编程语言 #网络互联 #后端

本文介绍了限流在高并发系统中的重要性，并通过Python和Redis实现了几种常见的限流算法，包括固定窗口法、滑动窗口法、令牌桶法和漏桶算法。详细解释了各种算法的工作原理和优缺点，最后提到了Redis的Cell模块作为简化限流实现的工具。

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保护高并发系统的三大利器：缓存、降级和限流。

那什么是限流呢？用我没读过太多书的话来讲，限流就是限制流量。

我们都知道服务器的处理能力是有上限的，如果超过了上限继续放任请求进来的话，可能会发生不可控的后果。

而通过限流，在请求数量超出阈值的时候就排队等待甚至拒绝服务，就可以使系统在扛不住过高并发的情况下做到有损服务而不是不服务。

举个例子，如各地都出现口罩紧缺的情况，武汉政府为了缓解市民买不到口罩的状况，上线了预约服务，只有预约到的市民才能到指定的药店购买少量口罩。

这就是生活中限流的情况，说这个也是希望大家这段时间保护好自己，注意防护：

接下来就跟大家分享下接口限流的常见玩法吧，部分算法用python + redis粗略实现了一下，关键是图解啊！你品，你细品~

固定窗口法

固定窗口法是限流算法里面最简单的，比如我想限制1分钟以内请求为100个，从现在算起的一分钟内，请求就最多就是100个，这分钟过完的那一刻把计数器归零，重新计算，周而复始。在这里插入图片描述
伪代码实现

def can_pass_fixed_window(user, action, time_zone=60, times=30):
    """
    :param user: 用户唯一标识
    :param action: 用户访问的接口标识(即用户在客户端进行的动作)
    :param time_zone: 接口限制的时间段
    :param time_zone: 限制的时间段内允许多少请求通过
    """
    key = '{}:{}'.format(user, action)
    # redis_conn 表示redis连接对象
    count = redis_conn.get(key)
    if not count:
        count = 1
        redis_conn.setex(key, time_zone, count)
    if count < times:
        redis_conn.incr(key)
        return True

    return False

这个方法虽然简单，但有个大问题是无法应对两个时间边界内的突发流量。如上图所示，如果在计数器清零的前1秒以及清零的后1秒都进来了100个请求，那么在短时间内服务器就接收到了两倍的(200个)请求，这样就有可能压垮系统。会导致上面的问题是因为我们的统计精度还不够，为了将临界问题的影响降低，我们可以使用滑动窗口法。