共计 3762 个字符，预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。
丸趣 TV 小编给大家分享一下利用 Redis 如何实现令牌桶算法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
在限流算法中有一种令牌桶算法，该算法可以应对短暂的突发流量，这对于现实环境中流量不怎么均匀的情况特别有用，不会频繁的触发限流，对调用方比较友好。
例如，当前限制 10qps，大多数情况下不会超过此数量，但偶尔会达到 30qps，然后很快就会恢复正常，假设这种突发流量不会对系统稳定性产生影响，我们可以在一定程度上允许这种瞬时突发流量，从而为用户带来更好的可用性体验。这就是使用令牌桶算法的地方。
令牌桶算法原理
如下图所示，该算法的基本原理是：有一个容量为 X 的令牌桶，每 Y 单位时间内将 Z 个令牌放入该桶。如果桶中的令牌数量超过 X，那么它将被丢弃。处理请求时，需要先从令牌桶中取出令牌，如果拿到了令牌，则继续处理；如果拿不到令牌，则拒绝请求。
可以看出，在令牌桶算法中设置 X，Y 和 Z 的数量尤为重要。Z 应该比每 Y 单位时间内的请求数稍大，系统将长时间处于此状态；X 是系统允许的瞬时最大请求数，并且系统不应该长时间处于此状态，否则就会频繁触发限流，此时表明流量出现了超预期的情况，需要及时调查原因并采取相应措施。
Redis 实现令牌桶算法
之前看过有些程序实现的令牌桶，其向桶中放入令牌的方法是启动一个线程，每隔 Y 单位时间增加一次令牌数量，或者在 Timer 中定时执行这一过程。我不太满意这种方法，原因有二，一是浪费线程资源，二是因为调度的问题执行时间不精确。【相关推荐：Redis 视频教程】
这里确定令牌桶中令牌数量的方法是通过计算得出，首先算出从上次请求到这次请求经过了多长时间，是否达到发令牌的时间阈值，然后增加的令牌数是多少，这些令牌能够放到桶中的是多少。
Talk is cheap!
下边就来看看 Redis 中怎么实现的，因为涉及到多次与 Redis 的交互，这里为了提高限流处理的吞吐量，减少程序与 Redis 的交互次数，采用了 Redis 支持的 Lua script，Lua script 的执行是原子的，所以也不用担心出现脏数据的问题。
代码节选自 FireflySoft.RateLimit，它不仅支持普通主从部署 Redis，还支持集群 Redis，所以吞吐量可以通过水平扩展的方式进行提升。为了方便阅读，这里增加一些注释，实际是没有的。
-- 定义返回值，是个数组，包含：是否触发限流（1 限流 0 通过）、当前桶中的令牌数
local ret={}
ret[1]=0
-- Redis 集群分片 Key，KEYS[1]是限流目标
local cl_key = { .. KEYS[1] .. }
-- 获取限流惩罚的当前设置，触发限流惩罚时会写一个有过期时间的 KV
-- 如果存在限流惩罚，则返回结果[1,-1]
local lock_key=cl_key .. -lock
local lock_val=redis.call(get ,lock_key)
if lock_val == 1 then
ret[1]=1
ret[2]=-1
return ret;
-- 这里省略部分代码
-- 获取[上次向桶中投放令牌的时间]，如果没有设置过这个投放时间，则令牌桶也不存在，此时：-- 一种情况是：首次执行，此时定义令牌桶就是满的。-- 另一种情况是：较长时间没有执行过限流处理，导致承载这个时间的 KV 被释放了，-- 这个过期时间会超过自然投放令牌到桶中直到桶满的时间，所以令牌桶也应该是满的。local last_time=redis.call(get ,st_key)
if(last_time==false)
-- 本次执行后剩余令牌数量：桶的容量 - 本次执行消耗的令牌数量
bucket_amount = capacity - amount;
-- 将这个令牌数量更新到令牌桶中，同时这里有个过期时间，如果长时间不执行这个程序，令牌桶 KV 会被回收
redis.call(set ,KEYS[1],bucket_amount, PX ,key_expire_time)
-- 设置[上次向桶中放入令牌的时间]，后边计算应放入桶中的令牌数量时会用到
redis.call(set ,st_key,start_time, PX ,key_expire_time)
-- 返回值[当前桶中的令牌数]
ret[2]=bucket_amount
-- 无需其它处理
return ret
-- 令牌桶存在，获取令牌桶中的当前令牌数
local current_value = redis.call(get ,KEYS[1])
current_value = tonumber(current_value)
-- 判断是不是该放入新令牌到桶中了：当前时间 - 上次投放的时间 = 投放的时间间隔
last_time=tonumber(last_time)
local last_time_changed=0
local past_time=current_time-last_time
if(past_time inflow_unit)
-- 不到投放的时候，直接从令牌桶中取走令牌
bucket_amount=current_value-amount
-- 需要放入一些令牌, 预计投放数量 = (距上次投放过去的时间 / 投放的时间间隔)* 每单位时间投放的数量
local past_inflow_unit_quantity = past_time/inflow_unit
past_inflow_unit_quantity=math.floor(past_inflow_unit_quantity)
last_time=last_time+past_inflow_unit_quantity*inflow_unit
last_time_changed=1
local past_inflow_quantity=past_inflow_unit_quantity*inflow_quantity_per_unit
bucket_amount=current_value+past_inflow_quantity-amount
-- 这里省略部分代码
ret[2]=bucket_amount
-- 如果桶中剩余数量小于 0，则看看是否需要限流惩罚，如果需要则写入一个惩罚 KV，过期时间为惩罚的秒数
if(bucket_amount 0)
if lock_seconds 0 then
redis.call(set ,lock_key, 1 , EX ,lock_seconds, NX)
end
ret[1]=1
return ret
-- 来到这里，代表可以成功扣减令牌，则需要更新令牌桶 KV
if last_time_changed==1 then
redis.call(set ,KEYS[1],bucket_amount, PX ,key_expire_time)
-- 有新投放，更新 [上次投放时间] 为本次投放时间
redis.call(set ,st_key,last_time, PX ,key_expire_time)
redis.call(set ,KEYS[1],bucket_amount, PX ,key_expire_time)
return ret通过以上代码，可以看出，其主要处理过程是：
1、判断有没有被限流惩罚，有则直接返回，无则进入下一步。
2、判断令牌桶是否存在，不存在则先创建令牌桶，然后扣减令牌返回，存在则进入下一步。
3、判断是否需要投放令牌，不需要则直接扣减令牌，需要则先投放令牌再扣减令牌。
4、判断扣减后的令牌数，如果小于 0 则返回限流，同时设置限流惩罚，如果大于等于 0 则进入下一步。
5、更新桶中的令牌数到 Redis。
你可以在任何一种开发语言的 Redis 库中提交并运行这段 Lua script 脚本，如果你使用的是.NET 平台，可以参考这篇文章：ASP.NET Core 中使用令牌桶限流（https://blog.bossma.cn/dotnet/asp-net-core-token-bucket-algorithm-of-rate-limit/）。
关于 FireflySoft.RateLimit
FireflySoft.RateLimit 是一个基于 .NET Standard 的限流类库，其内核简单轻巧，能够灵活应对各种需求的限流场景。
其主要特点包括：
多种限流算法：内置固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四种算法，还可自定义扩展。
多种计数存储：目前支持内存、Redis 两种存储方式。
分布式友好：通过 Redis 存储支持分布式程序统一计数。
限流目标灵活：可以从请求中提取各种数据用于设置限流目标。
支持限流惩罚：可以在客户端触发限流后锁定一段时间不允许其访问。
动态更改规则：支持程序运行时动态更改限流规则。
自定义错误：可以自定义触发限流后的错误码和错误消息。
普适性：原则上可以满足任何需要限流的场景。
以上是“利用 Redis 如何实现令牌桶算法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！
