分布式限流redis golang

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mob64ca12f3bbc7 2024-10-05 04:21:54 ©著作权

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分布式限流：使用Redis和Golang

在现代分布式系统中，限流是进行流量控制的重要手段。本文将带领你逐步实现一个基于Redis的分布式限流器，使用Golang语言。

流程概述

我们可以将分布式限流的实现过程分为以下几个步骤：

步骤	描述
步骤 1	准备Redis环境
步骤 2	使用Golang连接Redis
步骤 3	实现限流逻辑
步骤 4	测试限流效果

flowchart TD
    A[准备Redis环境] --> B[使用Golang连接Redis]
    B --> C[实现限流逻辑]
    C --> D[测试限流效果]

步骤 1：准备Redis环境

首先，你需要确保你的系统上安装了Redis。可以参考[Redis的官方文档](

redis-server

步骤 2：使用Golang连接Redis

在Golang项目中，需要使用Redis的Go客户端库。可以使用[go-redis](

用 Go Module 初始化项目并安装库：

go mod init limit-demo
go get github.com/go-redis/redis/v8

接下来，创建一个Redis连接：

package main

import (
    "context"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
    "log"
)

// 创建Redis客户端
var redisClient *redis.Client

func init() {
    redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr: "localhost:6379", // Redis 地址
    })
}

func main() {
    // 这里可以放置其他逻辑
}

步骤 3：实现限流逻辑

在此步骤中，我们将实现一个基于漏桶算法的限流策略。我们首先需要定义相关的参数。

// 限流函数
func limit(key string, limit int, window int64) bool {
    ctx := context.Background()
    
    // 获取当前窗口内请求的数量
    currentRequests, err := redisClient.Get(ctx, key).Int()
    if err != nil && err != redis.Nil {
        log.Fatalf("Redis error: %v", err)
    }

    // 如果当前请求已达到限制，则返回 false
    if currentRequests >= limit {
        return false
    }

    // 如果没有达到限制，增加请求计数
    if err := redisClient.Incr(ctx, key).Err(); err != nil {
        log.Fatalf("Redis error: %v", err)
    }

    // 设置过期时间
    if currentRequests == 0 {
        redisClient.Expire(ctx, key, time.Duration(window)*time.Second)
    }

    return true
}

代码解释：

limit函数接受三个参数：key：唯一请求识别键、limit：请求限制数量、window：时间窗口（秒）。
我们获取当前请求数量，如果大于或等于限制次数则返回 false。
否则增加请求计数，并在第一次请求时设置过期时间。

步骤 4：测试限流效果

最后，我们在main函数中进行测试：

func main() {
    key := "user:123:request_limit"
    limitNum := 5       // 每窗口允许5次请求
    timeWindow := int64(10) // 窗口时间为10秒

    for i := 0; i < 10; i++ {
        if limit(key, limitNum, timeWindow) {
            log.Println("请求允许", i+1)
        } else {
            log.Println("请求被拒绝", i+1)
        }
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟请求的间隔
    }
}

代码解释：

使用一个循环模拟10次请求。
每次请求都调用limit函数，并打印请求是否被允许。

旅行图

整个过程中我们经历了从环境准备到功能实现的相关步骤。让我们看看这个旅程：

journey
    title 分布式限流的开发旅程
    section 准备环境
      安装Redis: 5: Me
      启动Redis: 4: Me
    section 开发过程
      初始化Go项目: 5: Me
      连接Redis: 5: Me
      实现限流逻辑: 4: Me
      测试功能: 5: Me