Redis 实现分布式限流：原理与实现途径

在当今高并发的互联网应用场景下，分布式限流成为保障系统稳定运行的关键技术。Redis 以其高性能、丰富的数据结构等特性，成为实现分布式限流的理想选择。

Redis 实现分布式限流的核心原理基于令牌桶算法和滑动窗口算法。令牌桶算法中，系统以固定速率生成令牌并放入桶中，桶有一定容量上限。当请求到来时，尝试从桶中获取令牌，若能获取则请求被处理，若桶为空无令牌可取，请求将被限流。滑动窗口算法则是将时间划分为多个固定大小的窗口，在每个窗口内统计请求次数，当请求次数超过设定阈值时，对后续请求进行限流。随着时间推移，窗口像滑动一样移动，不断统计新的请求数量。

在实际实现途径上，利用 Redis 的原子操作命令 SETNX（SET if Not eXists）和 INCR 可以实现简单的限流。例如，通过 SETNX 设置一个键值对，值为当前请求计数初始值 1，并设置过期时间，代表一个时间窗口。后续每次请求使用 INCR 原子性地增加计数，当计数超过阈值时就进行限流处理。

更为复杂的令牌桶算法实现，可以借助 Redis 的 Lua 脚本来完成。Lua 脚本在 Redis 中执行具有原子性，能确保在高并发场景下令牌的生成和获取操作的准确性。通过 Lua 脚本可以精确控制令牌生成的速率、桶的容量以及请求获取令牌的逻辑。

对于滑动窗口算法，可使用 Redis 的有序集合（Sorted Set）来记录每个请求的时间戳。在每次请求时，将当前时间戳作为分数添加到有序集合中。通过计算窗口内的元素数量，即请求次数，来判断是否达到限流阈值。定期清理过期窗口的数据，以确保有序集合的大小和性能。

Redis 为分布式限流提供了强大的支持，通过合理运用其数据结构和命令，结合不同的限流算法，开发者能够有效地保障系统在高并发环境下的稳定运行。