redis 限流 redis自身限流 _redis

本文目录一览：

1、redis+nodejs实现限流的三种方式
2、分布式解决方案之:限流
3、Redis实现限流策略
4、基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现
5、限流算法介绍

redis+nodejs实现限流的三种方式综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。
利用 Redis 令牌桶算法进行限流。和 Guava RateLimiter 的名字类似，但两者不一样。hystrix 插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现。使用信号量的方式来处理请求，基于 Netflix/Hystrix 来实现的。
消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。
首先打开 Redis 的配置文件，在不同的系统和安装方式下文件位置可能不同，比如通过brew安装的 MacOS 下可能是在/usr/local/etc/redis.conf下面，通过apt-get安装的 Ubuntu 下可能是在/etc/redis/redis.conf下，总之找到配置文件。
nodejs是个单线程的过程，异步处理很方便， redis又支持pipelining，通过异步处理，可以在复用一个连接的情况下完成大部分任务。
分布式解决方案之:限流1、为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。
2、API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。
3、我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看）。
4、redis 0 以后开始支持扩展模块，redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。
5、当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。
6、ActiveMQ工作原理：首先来看本地通讯的情况，应用程序A和应用程序B运行于同一系统A，它们之间可以借助消息队列技术进行彼此的通讯：应用程序A向队列1发送一条信息，而当应用程序B需要时就可以得到该信息。
Redis实现限流策略1、其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11 。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。
2、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。
3、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质。
4、首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题，在每次获取令牌之前调用，这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间。
5、个人觉得，项目不大的，维护成本不高的话，可以采用直接使用 redsi-cell ，否则可以考虑细粒度的控制到每个服务节点去限流，配合相应的负载均衡策略去实现。以上为个人理解，仅供参考。
6、重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下，问题可以得以解决。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃。
基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。
计数器的值要是存内存中就算单机限流算法，如果放在第三方存储里（例如Redis中）集群机器访问就算分布式限流算法。一般的限流都是为了限制在指定时间间隔内的访问量，因此还有个算法叫固定窗口。
限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理。
基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。
限流的key 生成规则，默认是 PrincipalNameKeyResolver 来实现限流算法，默认是 RedisRateLimiter 来实现，是令牌桶算法。在 Spring Cloud Gateway 中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作。
application.properties.基于 Stripe 的redis实现方案，依赖 spring-boot-starter-data-redis-reactive Spring Boot starter，使用的是令牌桶算法。
限流算法介绍限流是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的。
常用的限流算法主要包括：在发生时间间隔切换的时候，在切换的过程中发生并发突变，所以在实际使用过程中，固定窗口计数器存在突破限额N的可能。
计数器是一种最简单限流算法，其原理就是：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。这种方法虽然简单，但也有个大问题就是没有很好的处理单位时间的边界。
【redis 限流 redis自身限流】API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key ，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。