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本篇文章給大家分享一下令牌桶算法原理，并介紹一下利用redis實現(xiàn)令牌桶算法的方法，希望對大家有所幫助！

利用Redis怎么實現(xiàn)令牌桶算法？（附代碼）

在限流算法中有一種令牌桶算法，該算法可以應對短暫的突發(fā)流量，這對于現(xiàn)實環(huán)境中流量不怎么均勻的情況特別有用，不會頻繁的觸發(fā)限流，對調(diào)用方比較友好。

例如，當前限制10qps，大多數(shù)情況下不會超過此數(shù)量，但偶爾會達到30qps，然后很快就會恢復正常，假設這種突發(fā)流量不會對系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，我們可以在一定程度上允許這種瞬時突發(fā)流量，從而為用戶帶來更好的可用性體驗。這就是使用令牌桶算法的地方。

令牌桶算法原理

如下圖所示，該算法的基本原理是：有一個容量為X的令牌桶，每Y單位時間內(nèi)將Z個令牌放入該桶。如果桶中的令牌數(shù)量超過X，那么它將被丟棄。處理請求時，需要先從令牌桶中取出令牌，如果拿到了令牌，則繼續(xù)處理；如果拿不到令牌，則拒絕請求。

利用Redis怎么實現(xiàn)令牌桶算法？（附代碼）

可以看出，在令牌桶算法中設置X，Y和Z的數(shù)量尤為重要。Z應該比每Y單位時間內(nèi)的請求數(shù)稍大，系統(tǒng)將長時間處于此狀態(tài)；X是系統(tǒng)允許的瞬時最大請求數(shù)，并且系統(tǒng)不應該長時間處于此狀態(tài)，否則就會頻繁觸發(fā)限流，此時表明流量出現(xiàn)了超預期的情況，需要及時調(diào)查原因并采取相應措施。

redis實現(xiàn)令牌桶算法

之前看過有些程序?qū)崿F(xiàn)的令牌桶，其向桶中放入令牌的方法是啟動一個線程，每隔Y單位時間增加一次令牌數(shù)量，或者在Timer中定時執(zhí)行這一過程。我不太滿意這種方法，原因有二，一是浪費線程資源，二是因為調(diào)度的問題執(zhí)行時間不精確。【相關推薦：Redis視頻教程】

這里確定令牌桶中令牌數(shù)量的方法是通過計算得出，首先算出從上次請求到這次請求經(jīng)過了多長時間，是否達到發(fā)令牌的時間閾值，然后增加的令牌數(shù)是多少，這些令牌能夠放到桶中的是多少。

Talk is cheap!

下邊就來看看Redis中怎么實現(xiàn)的，因為涉及到多次與Redis的交互，這里為了提高限流處理的吞吐量，減少程序與Redis的交互次數(shù)，采用了Redis支持的Lua script，Lua script的執(zhí)行是原子的，所以也不用擔心出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)的問題。

代碼節(jié)選自 Redis視頻教程，它不僅支持普通主從部署Redis，還支持集群Redis，所以吞吐量可以通過水平擴展的方式進行提升。為了方便閱讀，這里增加一些注釋，實際是沒有的。

--?定義返回值，是個數(shù)組，包含：是否觸發(fā)限流（1限流?0通過）、當前桶中的令牌數(shù) local?ret={} ret[1]=0 --?Redis集群分片Key，KEYS[1]是限流目標 local?cl_key?=?'{'?..?KEYS[1]?..?'}'  --?獲取限流懲罰的當前設置，觸發(fā)限流懲罰時會寫一個有過期時間的KV --?如果存在限流懲罰，則返回結果[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; end  --?這里省略部分代碼  --?獲取[上次向桶中投放令牌的時間]，如果沒有設置過這個投放時間，則令牌桶也不存在，此時： --?一種情況是：首次執(zhí)行，此時定義令牌桶就是滿的。 --?另一種情況是：較長時間沒有執(zhí)行過限流處理，導致承載這個時間的KV被釋放了， --?這個過期時間會超過自然投放令牌到桶中直到桶滿的時間，所以令牌桶也應該是滿的。 local?last_time=redis.call('get',st_key) if(last_time==false) then ?--?本次執(zhí)行后剩余令牌數(shù)量：桶的容量-?本次執(zhí)行消耗的令牌數(shù)量 ????bucket_amount?=?capacity?-?amount; ????--?將這個令牌數(shù)量更新到令牌桶中，同時這里有個過期時間，如果長時間不執(zhí)行這個程序，令牌桶KV會被回收 ????redis.call('set',KEYS[1],bucket_amount,'PX',key_expire_time) ????--?設置[上次向桶中放入令牌的時間]，后邊計算應放入桶中的令牌數(shù)量時會用到 ????redis.call('set',st_key,start_time,'PX',key_expire_time) ????--?返回值[當前桶中的令牌數(shù)] ????ret[2]=bucket_amount ????--?無需其它處理 ????return?ret end  --?令牌桶存在，獲取令牌桶中的當前令牌數(shù) local?current_value?=?redis.call('get',KEYS[1]) current_value?=?tonumber(current_value)  --?判斷是不是該放入新令牌到桶中了：當前時間-上次投放的時間?&gt;=?投放的時間間隔 last_time=tonumber(last_time) local?last_time_changed=0 local?past_time=current_time-last_time if(past_time<inflow_unit then else end ret if>0?then ????????redis.call('set',lock_key,'1','EX',lock_seconds,'NX') ????end ????ret[1]=1 ????return?ret end  --?來到這里，代表可以成功扣減令牌，則需要更新令牌桶KV if?last_time_changed==1?then ????redis.call('set',KEYS[1],bucket_amount,'PX',key_expire_time) ?--?有新投放，更新[上次投放時間]為本次投放時間 ????redis.call('set',st_key,last_time,'PX',key_expire_time) else ????redis.call('set',KEYS[1],bucket_amount,'PX',key_expire_time) end return?ret</inflow_unit>

通過以上代碼，可以看出，其主要處理過程是：

1、判斷有沒有被限流懲罰，有則直接返回，無則進入下一步。

2、判斷令牌桶是否存在，不存在則先創(chuàng)建令牌桶，然后扣減令牌返回，存在則進入下一步。

3、判斷是否需要投放令牌，不需要則直接扣減令牌，需要則先投放令牌再扣減令牌。

4、判斷扣減后的令牌數(shù)，如果小于0則返回限流，同時設置限流懲罰，如果大于等于0則進入下一步。

5、更新桶中的令牌數(shù)到Redis。

你可以在任何一種開發(fā)語言的Redis庫中提交并運行這段Lua script腳本，如果你使用的是.NET平臺，可以參考這篇文章：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/）。