基于Redis实现令牌桶算法

令牌桶算法

令牌桶是一种用于分组交换和电信网络的算法。它可用于检查数据包形式的数据传输是否符合定义的带宽和突发性限制（流量不均匀或变化的衡量标准）。它还可以用作调度算法来确定符合带宽和突发性限制设置的传输时序。

算法流程图

如图所示，令牌桶算法可以描述为:

• 令牌桶初始大小和容量为X
• 以一定速率Y向令牌桶中添加令牌，如果令牌桶满了，忽略多余令牌
• 每次请求令牌桶拿Z个令牌，如果当前令牌桶不足，则拒绝当前请求

优点

• 平滑流量：
  令牌桶可以通过控制令牌放入速率(Y)平滑流量，防止过高负载导致系统崩溃
• 可以处理突发流量
  令牌桶可以积累一定量的令牌以应对突发流量
• 灵活
  通过调整令牌桶的容量和令牌放入速率，可以灵活地控制突发容量和请求的平均处理速率。这种灵活性使得令牌桶算法能够适应不同应用场景。

缺点

• 资源占用
  令牌桶算法需要维护当前令牌数和上次放入时间, 这会耗费较高的计算资源。
• 参数调整复杂
  令牌桶算法需要调整容量(X)、速率(Y)和每次请求令牌数量(Z)，不合适的参数有可能导致请求分配不公平乃至饥饿请求(长时间无法获取到令牌的请求)。
• 依赖系统时间
  令牌桶算法在计算令牌数量时依赖于系统时间。如果系统时间发生异常（如时间回拨），则可能会导致算法失效或产生不可预测的结果。

实现

本文是使用Redis的Lua脚本来实现的

--- 实现令牌桶算法
-- 以一定的频率向令牌桶中放入令牌, 其它人使用时获取令牌, 如果能够获取成功
local expire_time = 3600 -- 1个小时失效
local bucket_size = 20 -- 一个桶最多有20张令牌
local bucket_speed = 3.5 -- 每秒增加令牌的个数
local requests_token = 1 -- 请求一次耗费的令牌数local time = redis.call('TIME')
local current_time = time[1] * 1000 + time[2] / 1000 -- TIME返回的是 秒,纳秒.  这里转换成微秒
local token = KEYS[1]-- 获取当前剩余令牌数
local bucket = redis.call('HGETALL', token)
local ret = 0
if table.maxn(bucket) == 0 then-- 令牌桶已失效或者还没有设置redis.call('HSET', token, 'lastRefillTime', current_time)redis.call('HSET', token, 'tokensRemain', bucket_size - requests_token)redis.call('PEXPIRE', token, expire_time * 1500)ret = 1
else-- 上次填充时间local lastRefillTime = tonumber(bucket[2])-- 剩余令牌数local tokensRemain = tonumber(bucket[4])-- 距离上次调用时间local cost_time = current_time - lastRefillTimeif cost_time < 0 then-- 发生了时间回拨, 令牌不再增加current_time = lastRefillTimeif tokensRemain >= requests_token thentokensRemain = tokensRemain - requests_tokenret = 1endelseif tokensRemain >= 1 or cost_time * bucket_speed / 1000 >= requests_token thentokensRemain = math.min(tokensRemain + (cost_time * bucket_speed / 1000) - requests_token, bucket_size - requests_token)ret = 1elsetokensRemain = tokensRemain + (cost_time * bucket_speed / 1000)ret = 0endredis.call('HSET', token, 'lastRefillTime', current_time)redis.call('HSET', token, 'tokensRemain', tokensRemain)redis.call('PEXPIRE', token, expire_time * 1500)
end
return ret

其它限流算法

• 计数器算法
• 滑动窗口算法
• 漏桶算法