摘要:優(yōu)點(diǎn)減少網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷不使用的代碼需要向發(fā)送多次請(qǐng)求而腳本只需一次即可減少網(wǎng)絡(luò)傳輸原子操作將整個(gè)腳本作為一個(gè)原子執(zhí)行無(wú)需擔(dān)心并發(fā)也就無(wú)需事務(wù)復(fù)用腳本會(huì)永久保存中其他客戶端可繼續(xù)使用計(jì)數(shù)器模式利用腳本一次性完成處理達(dá)到原子性,通過(guò)自增計(jì)數(shù),判斷是否
lua 優(yōu)點(diǎn)
減少網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷: 不使用 Lua 的代碼需要向 Redis 發(fā)送多次請(qǐng)求, 而腳本只需一次即可, 減少網(wǎng)絡(luò)傳輸;
原子操作: Redis 將整個(gè)腳本作為一個(gè)原子執(zhí)行, 無(wú)需擔(dān)心并發(fā), 也就無(wú)需事務(wù);
復(fù)用: 腳本會(huì)永久保存 Redis 中, 其他客戶端可繼續(xù)使用.
計(jì)數(shù)器模式:
利用lua腳本一次性完成處理達(dá)到原子性,通過(guò)INCR自增計(jì)數(shù),判斷是否達(dá)到限定值,達(dá)到限定值則返回限流,添加key過(guò)期時(shí)間應(yīng)該范圍過(guò)度
$lua = " local i = redis.call("INCR", KEYS[1]) if i > 10 then return "wait" else if i == 1 then redis.call("expire", KEYS[1], KEYS[2]) end return redis.call("get", KEYS[3]) end ";
laravel 請(qǐng)求代碼:
Redis::eval($lua, 3, sprintf(RedisKey::API_LIMIT, $key, $callService["service"]), 60, $cache_key);
令牌桶模式
每次請(qǐng)求在桶內(nèi)拿取一個(gè)令牌,有令牌則通過(guò),否則返回,并且按照算法一定的慢慢把令牌放入桶內(nèi)
注釋: KEY[1] = 查找數(shù)據(jù)key(這個(gè)是我存redis中的key你可以改成return true也可以,或者其他) KEY[2] = 限流的key KEY[3] = 桶內(nèi)數(shù)量 KEY[4] = 時(shí)間戳 KEY[5] = 過(guò)期時(shí)間(這個(gè)就是你這個(gè)桶內(nèi)的有效時(shí)間,時(shí)間越大漏銅恢復(fù)的越慢) 核心: local newNum = math.min(KEYS[3], math.floor(((dataJson["limitVal"] - 1) + (KEYS[3]/KEYS[5]) * (KEYS[4] - dataJson["limitTime"])))) 大概是: math.min(桶內(nèi)數(shù)量, math.floor(((存入redis的桶數(shù)量 - 1) + (桶內(nèi)數(shù)量 / 過(guò)期時(shí)間) * (時(shí)間戳 - 存入redis的時(shí)間戳)))) $lua = " local data = redis.call("get", KEYS[2]) if data then local dataJson = cjson.decode(data) local newNum = math.min(KEYS[3], math.floor(((dataJson["limitVal"] - 1) + (KEYS[3]/KEYS[5]) * (KEYS[4] - dataJson["limitTime"])))) if newNum > 0 then local paramsJson = cjson.encode({limitVal=newNum,limitTime=KEYS[4]}) redis.call("set", KEYS[2], paramsJson) return redis.call("get", KEYS[1]) end return "wait" end local paramsJson = cjson.encode({limitVal=KEYS[3],limitTime=KEYS[4]}) redis.call("set", KEYS[2], paramsJson) return redis.call("get", KEYS[1]) "; // 1. lua腳本, 2 KEYS數(shù)量, 3 查找數(shù)據(jù)key, 4 限制key, 5 桶內(nèi)數(shù)量, 6 時(shí)間戳, 7 過(guò)期時(shí)間 Redis::eval(1,2,3,4,5,6,7參數(shù));
小思路:
把限制key換成用戶的某個(gè)唯一字段(維度)可針對(duì)用戶限流
把桶內(nèi)數(shù)量和時(shí)間戳換成動(dòng)態(tài)的,根據(jù)請(qǐng)求的接口方法(維度)來(lái)設(shè)置多少,可根據(jù)不同的方法設(shè)置不一樣的限流大小
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摘要:常見(jiàn)的限流方式,比如適用線程池隔離,超過(guò)線程池的負(fù)載,走熔斷的邏輯。在令牌桶算法中,存在一個(gè)桶,用來(lái)存放固定數(shù)量的令牌。,令牌桶每秒填充平均速率。 轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處: https://www.fangzhipeng.com本文出自方志朋的博客 在高并發(fā)的系統(tǒng)中,往往需要在系統(tǒng)中做限流,一方面是為了防止大量的請(qǐng)求使服務(wù)器過(guò)載,導(dǎo)致服務(wù)不可用,另一方面是為了防止網(wǎng)絡(luò)攻擊。 常見(jiàn)的限流方式,...
摘要:關(guān)于如何限速,有兩個(gè)比較出名的算法,漏桶算法與令牌桶算法,這里對(duì)其簡(jiǎn)單介紹一下,最后再實(shí)踐在我發(fā)郵件的中以下是發(fā)送郵件的,已限制為一分鐘兩次,你可以通過(guò)修改進(jìn)行試驗(yàn)。 前段時(shí)間,我使用了 jwt 來(lái)實(shí)現(xiàn)郵箱驗(yàn)證碼的校驗(yàn)與用戶認(rèn)證與登錄,還特別寫了一篇文章作為總結(jié)。 在那篇文章中,提到了一個(gè)點(diǎn),如何限速。 在短信驗(yàn)證碼和郵箱驗(yàn)證碼,如果不限速,被惡意攻擊造成大量的 QPS,不僅拖垮了服務(wù)...
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