保护本地环境如何使用Redis（本地环境使用redis）

的限流

随着网络访问量的日益增加，保护网站资源和服务器性能变得越来越重要。在网络负载较重的情况下，如果没有相应的保护，将极可能对服务器及环境造成影响，因而限流技术便变得极为重要。限流技术也被称为流量控制，是指阻止访问量超过预定值的一种方法，其俗称为流量限流。

Redis作为一种一致性哈希数据库，基于它的高性能，广泛用于缓存，消息队列和流量控制等环境中。因此，使用Redis进行流量限流是一个很好的选择，以保护本地环境。

Redis通过四种方法来实现流量限流，具体如下：

1、根据客户端地址进行限流。 可以使用Redis中的简单键值映射来记录多个客户端的活动，确定特定时间段是否超出限制，如：

//定义一个本地字典，保存客户端地址和访问次数
Map localOverMap = new HashMap();
//记录每个客户端的访问次数，如果超过限流值，则保存到本地字典；if(localOverMap.get(clientAddress) limitedValue)
 localOverMap.put(clientAddress, limitedValue);

2、按照令牌桶算法限流。利用Redis定时产生令牌，每次请求向桶中申请一定数量的令牌，当令牌数量低于预设水位时，拒绝后续请求。可以使用Lua脚本实现，如：

//定义令牌桶最大容量，
local max_amount = 5--定义令牌桶剩余令牌数 
local token_amount = redis.call("get", KEYS[1])
--桶未满if token_amount 
 local new_amount = redis.call("incrby",KEYS[1], ARGV[1]) if new_amount max_amount then 
 return 0 end
--桶满else 
 return 0end
return 1

3、按照信号量限流。使用Redis实现线程安全的信号量，使用较低的开销控制各个请求的动态流量调整。即每次发出请求，先从信号量中申请权限，如果申请成功，则处理请求；如果申请失败，则拒绝该条请求。可以使用Redis的SETNX/SURENX指令实现，如：

//定义信号量上限
local max_permit = 5--检查信号量arrivals
while true do local current_tickets = redis.call("incr", KEYS[1])
if current_tickets max_permit then --信号量已满，释放当前信号量，执行失败
 redis.call(‘decr’, KEYS[1]) return 0 
end return 1
end

4、按照滑动窗口限流。使用Redis的zset命令来实现定时器，每次滑动窗口数据按时间戳排列，取出指点时刻前的数据，保证窗口的滑动效果。如：

`

//定义窗口大小，例如10s

local window_size = 10

获取当前微秒时间

local now_time = redis.call( time )

从zset中获取窗口所有值，当请求时间大于窗口大小，就可以删除窗口之外的值；

local window_values = redis.call( zrangebyscore , KEYS[1], 0, now_time[1] window_size)

if # window_values = 0 then

return 1

else

redis.call( zremrangebyrank , KEYS[1], 0, #window_values 1)

return 0

end

上面介绍的这四种Redis限流技术，可以根据不同网络访问情况进行灵活应用，以保护本地环境运行效率，妥善地分配资源，减少访问过量而造成的不必要

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