学习小记-使用Redis的令牌桶算法实现分布式限流

在介绍令牌桶算法前先介绍一下漏桶算法（Leaky Bucket）

漏桶算法（Leaky Bucket）

漏桶算法是一种固定容量的容器模型，它通过控制数据流入和流出的速度来限制数据的传输速率。漏桶算法的主要特点包括：

• 固定容量：漏桶的容量是固定的，一旦桶满，多余的数据将被丢弃或拒绝。
• 持续泄露：桶中的“水”（数据）以固定速率持续流出。
• 突发处理：可以在桶未满时快速处理突发流量，但一旦桶满，流量将被限制。

Redisson 本身没有直接提供漏桶算法（Leaky Bucket）的实现，如果你需要在 Redisson 中实现漏桶算法，可以考虑以下步骤：

1. 使用 sorted set 存储令牌：在 Redis 中使用 sorted set 存储令牌，每个令牌都有一个时间戳作为分数（score）。

2. 添加令牌：以固定的时间间隔向 sorted set 中添加令牌，每个令牌的分数是添加时的时间戳。（可以用定时任务添加）

3. 获取令牌：当需要发送请求时，从 sorted set 中移除（或弹出）一个令牌，并检查当前时间是否大于令牌的时间戳加上一个允许的最大延迟。

4. 丢弃令牌：如果当前时间超过了令牌的时间戳加上最大延迟，则丢弃该令牌，模拟“漏水”。

5. 限流逻辑：如果 sorted set 中没有可用的令牌，则拒绝请求或将其放入等待队列。

令牌桶算法（Token Bucket）

令牌桶算法是一种更加灵活的流量控制算法，它通过生成令牌（Tokens）来允许数据以一定速率发送。令牌桶算法的主要特点包括：

• 令牌生成：以固定速率在桶中生成令牌。
• 令牌使用：发送数据时需要消耗桶中的令牌，如果没有足够的令牌，数据发送将被延迟或丢弃。
• 突发能力：可以在令牌充足时发送较大流量，之后流量将根据令牌生成速率受到限制。

Redisson 框架提供了基于令牌桶算法的限流功能，可以通过 RRateLimiter 接口实现。以下是 Redisson 中使用令牌桶算法的一个简单示例：

import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RedissonClient;// 假设redissonClient已经创建并配置好连接
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("myRateLimiter");// 配置令牌桶参数
rateLimiter.trySetRate(20, RateType.OVERALL); // 总共可以处理20个请求
rateLimiter.trySetRate(1, RateIntervalUnit.SECONDS); // 每秒生成1个令牌// 尝试获取一个令牌，如果成功，返回true，否则返回false
boolean acquired = rateLimiter.tryAcquire();// 使用令牌执行操作
if (acquired) {// 执行受限操作
} else {// 处理限流逻辑，例如重试或等待
}// 关闭Redisson客户端
redissonClient.shutdown();