关于php:redis实际应用限流

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首先让咱们先看一看零碎架构设计中，为什么要做“限流”。

旅游景点通常都会有最大的接待量，不可能无限度的放游客进入，比方故宫每天只卖八万张票，超过八万的游客，无奈买票进入，因为如果超过八万人，景点的工作人员可能就忙不过来，过于拥挤的景点也会影响游客的体验和情绪，并且还会有安全隐患；只卖 N 张票，这就是一种限流的伎俩。

软件架构中的服务限流也是相似，也是当系统资源不够的时候，曾经不足以应答大量的申请，为了保障服务还可能失常运行，那么依照规定，零碎会把多余的申请间接回绝掉，以达到限流的成果；

不晓得大家留神过没有，比方双 11，刚过 12 点有些顾客的网页或 APP 会显示下单失败的提醒，有些就是被限流掉了。

顾名思义就是来一个，记录一个，比方我 1 分钟只能解决 1000 个申请，那么咱们就能够设置一个计数器，来一个申请就 incr+1，当 1 分钟之内的数量大于等于 1000 之后不解决了即可，伪代码如下

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$rate_limit = 1000;  // 限度个数
$rate_seconds = 60;  // 限度工夫
$redis_key = "redis_limit";
$count = $redis->get($redis_key);
if ($count >= $rate_limit){  // 判断 60 秒内申请个数是否曾经达到下限
    // 间接返回，不解决申请
    return
}
$redis->incr($redis_key, 1);// 申请计数
$redis->expire($redis, $rate_seconds); // 设置过期工夫 60s
//to do  业务逻辑解决.......

这种计数形式比较简单快捷，然而有很大的毛病，因为申请的拜访不肯定是很安稳的，如果 0:59 过去了 1000 个申请，1:01 曾经是下一个窗口，又过去了 1000 个申请，但实际上三秒内来了 2000 个申请，曾经超过咱们的限流下限了。所以这种办法是不举荐的。

还拿下面的例子，一分钟分 6 份，每份 10 秒；每过 10 秒钟，咱们的工夫窗口就会往右滑动一格，每个格子都有独立的计数器，咱们每次都计算工夫窗口内的数量，能够解决计数器法中的问题，而且当滑动窗口的格子越多，那么限流的统计就会越准确。具体能够参考下图，看图比拟清晰

伪代码实现如下

function api_limit($scene,  $period, $maxCount){$redis = new Redis();
    $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
    $key = sprintf('hist:%s', $scene); // 限流场景惟一标识
    $now = msectime();   // 毫秒工夫戳, 这样更准确
    $pipe=$redis->multi(Redis::PIPELINE); // 应用管道晋升性能
    $pipe->zadd($key, $now, $now); //value 和 score 都应用毫秒工夫戳
    $pipe->zremrangebyscore($key, 0, $now - $period); // 移除工夫窗口之前的行为记录，剩下的都是工夫窗口内的
    $pipe->zcard($key);  // 获取窗口内的行为数量
    $pipe->expire($key, $period/1000 + 1);  // 多加一秒过期工夫
    $replies = $pipe->exec();
    return $replies[2] <= $maxCount;  //$replies[2]为 zcard 返回的个数  如果 zcard 后果大于 maxCount，则不处理结果
}

for ($i=0; $i<20; $i++){  // 测试限流是否实现代码
    var_dump(isActionAllowed("uniq_scene", 60*1000, 5)); // 执行能够发现只有前 5 次是通过的
}

// 返回以后的毫秒工夫戳
function msectime() {list($msec, $sec) = explode(' ', microtime());
    $msectime = (float)sprintf('%.0f', (floatval($msec) + floatval($sec)) * 1000);
    return $msectime;
 }

这段代码还是略显简单，须要读者花肯定的工夫好好啃。它的整体思路就是：每一个行为到来时，都保护一次工夫窗口。将工夫窗口外的记录全副清理掉，只保留窗口内的记录。

因为这几个间断的 Redis 操作都是针对同一个 key 的，应用 pipeline 能够显著晋升 Redis 存取效率。但这种计划也有毛病，因为它要记录时间窗口内所有的行为记录，如果这个量很大，比方限定 60s 内操作不得超过 100w 次这样的参数，它是不适宜做这样的限流的，因为会耗费大量的存储空间。

前面还有漏桶算法和令牌桶算法，因为各自的实现比较复杂，所以筹备各自新开一篇文章独自形容

正文完