限流(三)Redis + lua分布式限流

一、简介

1）分布式限流

如果是单实例项目，我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流。但是当项目发展为多实例了以后呢？这时候我们就需要采用分布式限流的方式，分布式限流可以以redis + lua 或者 nignx + lua这样的组合来实现。。

分布式限流一般应用场景都是在业务上进行限流，所以本文不涉及niginx + lua，简单介绍redis + lua分布式限流的实现。如果是需要在接入层限流的话，应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块。

2）redis

redis是一种键值对的单线程架构模型，所以它是线程安全的，也是分布式缓存常用的解决方案。（本文不涉及redis的分布式缓存，只是讲如何结合redis实现限流）

3）lua

lua是基于c语言的一种脚本语言，它可以很轻便地被使用在嵌入式方面。我们不会去重写redis，但是我们可以去使用lua来扩展redis的功能。而redis也内置了对lua支持的模块。

二、示例

示例图

1）启动redis服务

我们得确保redis安装，并使用： ./redis-server 命令启动redis服务端

redis常用命令：

./redis-server 启动服务端

./redis-cli 启动客户端

./redis-cli shutdown 关闭服务

keys * 查看所有key

get 键 根据键获取值

2）编写lua脚本

创建limit.lua文件

local key = KEYS[] --限流KEY（一秒一个）

local limit = tonumber(ARGV[]) --限流大小

local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

if current +  > limit then --如果超出限流大小

    return

else --请求数+1，并设置2秒过期

    redis.call("INCRBY", key,"1")

    redis.call("expire", key,"1")

    return

end

1）我们通过KEYS[1] 获取传入的key参数

2）通过ARGV[1]获取传入的limit参数

3）redis.call方法，从缓存中get和key相关的值，如果为nil那么就返回0

4）接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回0

5）如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回1

3）Java调用

java采用jedis来操作redis

引入redis依赖和apache io的工具包（方便读取lua文件的内容）

 <dependency>

    <groupId>redis.clients</groupId>

    <artifactId>jedis</artifactId>

    <version>2.9.0</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>commons-io</groupId>

    <artifactId>commons-io</artifactId>

    <version>2.4</version>

</dependency>

创建RedisLua.java文件

import org.apache.commons.io.FileUtils;

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.io.File;

import java.io.IOException;

import java.net.URISyntaxException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**

 * @author lay

 * @date 2018/5/22.

 * @time 17:48

 */

public class RedisLua {

    public static void main(String[] args) {

        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

        for (int i = 0; i < 7; i++) {

            new Thread(new Runnable() {

                public void run() {

                    try {

                        latch.await();

                        System.out.println(accquire());

                    } catch (Exception e) {

                        e.printStackTrace();

                    }

                }

            }).start();

        }

        latch.countDown();

    }

    public static boolean accquire() throws IOException, URISyntaxException {

        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");

        File luaFile = new File(RedisLua.class.getResource("/").toURI().getPath() + "limit.lua");

        String luaScript = FileUtils.readFileToString(luaFile);

        String key = "ip:" + System.currentTimeMillis()/1000; // 当前秒

        String limit = "5"; // 最大限制

        List<String> keys = new ArrayList<String>();

        keys.add(key);

        List<String> args = new ArrayList<String>();

        args.add(limit);

        Long result = (Long)(jedis.eval(luaScript, keys, args)); // 执行lua脚本，传入参数

        return result == 1;

    }

}

以上模拟了多线程下，使用jedis连接redis服务，并执行lua脚本

4）输出结果

true

true

false

true

false

true

true

我们看到，7个线程，其中2个线程被判断为false

参考文章：http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117

巴特西

限流(三)Redis + lua分布式限流

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