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突破流量瓶頸利用Redis每秒限流(利用redis每秒限流)

流量瓶頸是指當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載超過某個(gè)閾值,服務(wù)器在處理客戶端請(qǐng)求時(shí)出現(xiàn)高延遲或者拒絕服務(wù)等情況,從而產(chǎn)生的系統(tǒng)瓶頸現(xiàn)象。在實(shí)際應(yīng)用中,現(xiàn)象有:惡性刷單、用戶不合理請(qǐng)求、服務(wù)器分片、負(fù)載大時(shí)數(shù)據(jù)庫延遲等等,都會(huì)導(dǎo)致流量瓶頸現(xiàn)象。

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突破流量瓶頸的最佳方法之一就是使用Redis每秒限流, Redis限流實(shí)現(xiàn)的具體做法就是使用Redis的keys失效事件實(shí)現(xiàn)無狀態(tài)的每秒限流 。

Redis每秒限流的典型應(yīng)用場景是對(duì)某個(gè)IP地址間隔一定時(shí)間內(nèi)只能訪問特定接口,如果訪問超出了特定次數(shù)則限制該IP地址的訪問。具體步驟如下:

1.使用Redis的 String 類型傳入IP地址和失效時(shí)間參數(shù),當(dāng)傳入的IP地址不存在或者訪問次數(shù)不超過限制值,則記錄訪問次數(shù)并將鍵值存儲(chǔ)在Redis中;

2.使用Redis的 expire 命令設(shè)置失效時(shí)間,每次超出失效時(shí)間鍵值對(duì)自動(dòng)刪除;

3.當(dāng)訪問次數(shù)超出預(yù)設(shè)值時(shí),阻止訪問;

例如,在Python語言中可以使用以下代碼實(shí)現(xiàn)每秒限流:

import time

from redis import StrictRedis

redis_conn = StrictRedis(host=’127.0.0.1′, port=6379)

#IP限制,一秒限制1次

def limit_frequency(ip):

frequency = redis_conn.hmget(ip, ‘visit_frequency’, ‘visit_last_time’)

last_frequency = frequency[0]

last_time = time.time()

if not frequency:

redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’: 1, ‘visit_last_time’: last_time})

return True

else:

if int(last_frequency)

redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’:int(last_frequency)+1, ‘visit_last_time’: last_time})

return True

elif float(frequency[1]) – last_time > 0:

redis_conn.hmset(ip, {‘visit_frequency’: 1, ‘visit_last_time’: last_time})

return True

else:

return False

redis_conn.expire(ip, 1)

通過使用Redis每秒限流,可以有效地解決流量瓶頸問題。 Redis每秒限流可以把客戶端請(qǐng)求進(jìn)行控制、作多種頻率限制,從而徹底解決流量瓶頸問題。

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