Verwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Strombegrenzung

Titel: Verwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Strombegrenzung

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Mit der rasanten Entwicklung des Internets nimmt die Anzahl gleichzeitiger Besuche von Websites und Diensten weiter zu. Endsystem ist die Begrenzung der Anzahl gleichzeitiger Besuche zu einer wichtigen Aufgabe geworden. In einem verteilten System können wir Redis als verteiltes Strombegrenzungstool verwenden, um den gemeinsamen Status mehrerer Dienstinstanzen sicherzustellen.

Redis ist ein leistungsstarkes Schlüsselwertspeichersystem mit schnellen Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und umfassender Datenstrukturunterstützung und wird häufig in verteilten Systemen verwendet. Im Folgenden stellen wir die Verwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Strombegrenzung vor und stellen spezifische Codebeispiele bereit.

Zunächst müssen wir die aktuelle Begrenzungsstrategie festlegen. Zu den gängigen Strombegrenzungsalgorithmen gehören der Leaky-Bucket-Algorithmus und der Token-Bucket-Algorithmus. In diesem Artikel verwenden wir den Token-Bucket-Algorithmus als Beispiel.

Das Prinzip des Token-Bucket-Algorithmus besteht darin, Token an jede Anfrage zu verteilen. Wenn die Anzahl der Token im Token-Bucket nicht ausreicht, werden neue Anfragen abgelehnt. Wir können Redis-Zähler und geordnete Mengen verwenden, um den Token-Bucket-Algorithmus zu implementieren.

Das Folgende ist ein Beispielcode (geschrieben in Python-Sprache), der Redis verwendet, um eine verteilte Ratenbegrenzung zu implementieren:

import redis
import time


class DistributedRateLimiter:
    def __init__(self, host, port, password, limit, interval):
        self.r = redis.Redis(host=host, port=port, password=password)
        self.limit = limit
        self.interval = interval

    def limit_request(self, key):
        current_time = int(time.time() * 1000)
        self.r.zremrangebyscore(key, 0, current_time - self.interval)
        requests_count = self.r.zcard(key)
        if requests_count < self.limit:
            self.r.zadd(key, {current_time: current_time})
            return True
        return False


if __name__ == '__main__':
    limiter = DistributedRateLimiter('localhost', 6379, 'password', 100, 1000)
    for _ in range(10):
        if limiter.limit_request('api:rate_limit'):
            print('Allow request')
        else:
            print('Limit exceeded')

Im obigen Code haben wir eine Klasse mit dem Namen DistributedRateLimiter erstellt, die die relevante Logik enthält des Strombegrenzungsalgorithmus wird erläutert. Die Konstruktionsmethode akzeptiert Redis-Verbindungsparameter, den Strombegrenzungsschwellenwert und das Strombegrenzungsintervall. DistributedRateLimiter的类，其中包含了限流算法的相关逻辑。构造方法接受Redis的连接参数、限流的阈值和限流的时间间隔。

limit_request方法用于进行限流判断，它首先清理过期的令牌，然后获取当前令牌桶中的请求数量，如果请求数量小于限制，则将当前时间添加到有序集合中，并返回允许请求的标志位。

在示例代码的主函数中，我们创建了一个DistributedRateLimiter

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von Redis zur Implementierung einer verteilten Strombegrenzung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!