基于Redis实现分布式应用限流的方法

限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。

前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 --》原文，参考《redis in action》 实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。 实际场景中常用的限流策略：

Nginx接入层限流

按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流

业务应用系统限流

通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁，它可以限制一项资源最多能同时被多少进程访问。

代码实现

import Redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.ZParams;import java.util.List;import java.util.UUID;public class RedisRateLimiter {  private static final String BUCKET = "BUCKET";  private static final String BUCKET_COUNT = "BUCKET_COUNT";  private static final String BUCKET_MONITOR = "BUCKET_MONITOR";  static String acquireTokenFromBucket(      Jedis jedis, int limit, long timeout) {    String identifier = UUID.randomUUID().toString();    long now = System.currentTimeMillis();    Transaction transaction = jedis.multi();    //删除信号量    transaction.zremrangeByScore(BUCKET_MONITOR.getBytes(), "-inf".getBytes(), String.valueOf(now - timeout).getBytes());    ZParams params = new ZParams();    params.weightsByDouble(1.0,0.0);    transaction.zinterstore(BUCKET, params, BUCKET, BUCKET_MONITOR);    //计数器自增    transaction.incr(BUCKET_COUNT);    List<Object> results = transaction.exec();    long counter = (Long) results.get(results.size() - 1);    transaction = jedis.multi();    transaction.zadd(BUCKET_MONITOR, now, identifier);    transaction.zadd(BUCKET, counter, identifier);    transaction.zrank(BUCKET, identifier);    results = transaction.exec();    //获取排名，判断请求是否取得了信号量    long rank = (Long) results.get(results.size() - 1);    if (rank < limit) {      return identifier;    } else {//没有获取到信号量，清理之前放入redis 中垃圾数据      transaction = jedis.multi();      transaction.zrem(BUCKET_MONITOR, identifier);      transaction.zrem(BUCKET, identifier);      transaction.exec();    }    return null;  }}