Redis 限流又称流量控制,是一种将流量控制在一定阈值内的技术手段,它能够有效地保护服务、增加服务可用性、合理地分配资源。目前Redis流量控制已经为越来越多的应用所采用,然而它也存在一些缺点:
一、准确性问题。由于Redis 的限流依赖于时间颗粒度,当大量请求同时发送,可能会导致碎片化,最后可能无法达到预期限流效果。
二、受时序依赖性限制。Redis 的限流以秒为单位,每秒的限流比较粗糙,而且由于时序依赖性,当设置的最大请求不同时,不能灵活的调整预期范围。
三、跨机房流量控制的难度较大。如果服务部署在不同的机房,无法通过Redis 来进行流量控制,目前常见的解决方案是通过使用负载均衡来解决。
以上是有关Redis限流存在的缺点,尽管它存在一些缺点,但它仍然是一种性价比非常高的流量控制技术手段。下面我们来看一个Redis实现限流的代码示例:
//获取限流器
func GetLimiter(key string, interval int, limit int) (*Limiter, error) {
v := redis.New(client.RedisOptions{
Addr: “localhost:6379”,
DB: 0,
Prefix: “”,
})
//设置key
key = fmt.Sprintf(“limiter:%s”, key)
//创建限流器
return v.NewLimiter(key, interval, limit)
}
//限流
func Limit(limiter *Limiter) (bool, error) {
//请求限流
return limiter.Allow()
}
以上是Redis限流的一个示例代码,基本可以满足现实业务场景中大多数流量控制需求,尽管Redis 限流存在一些缺点,但基本也足够满足绝大多数服务的流量控制需求。