为什么要做限流

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。

常见的限流算法

计数法

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。

滑动窗口算法

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。