Redis实现分布式限流全解析Telerik UI for Blazor 2025 Q3-优快云博客

分布式限流的基本概念

分布式限流是指在分布式系统中对请求进行速率限制，防止系统过载。与单机限流不同，分布式限流需要考虑多个节点之间的协调问题。常见的限流算法包括令牌桶、漏桶、滑动窗口等。

分布式限流的实现方式

基于Redis的令牌桶算法

Redis的原子操作和过期特性非常适合实现分布式限流。以下是一个基于Redis和Lua脚本的令牌桶算法实现：

-- token_bucket.lua
local key = KEYS[1] -- 限流key
local limit = tonumber(ARGV[1]) -- 桶容量
local interval = tonumber(ARGV[2]) -- 时间间隔(秒)
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

if current + 1 > limit then
    return 0 -- 超过限制
else
    redis.call('incrby', key, 1)
    redis.call('expire', key, interval)
    return 1 -- 允许通过
end

Java调用示例：

public boolean isAllowed(String key, int limit, int interval) {
    String script = "local key = KEYS[1]\n" +
                    "local limit = tonumber(ARGV[1])\n" +
                    "local interval = tonumber(ARGV[2])\n" +
                    "local current = tonumber(redis.call('get', key) or \"0\")\n" +
                    "if current + 1 > limit then\n" +
                    "    return 0\n" +
                    "else\n" +
                    "    redis.call('incrby', key, 1)\n" +
                    "    redis.call('expire', key, interval)\n" +
                    "    return 1\n" +
                    "end";
    Long result = jedis.eval(script, 
                            Collections.singletonList(key),
                            Arrays.asList(String.valueOf(limit), String.valueOf(interval)));
    return result == 1