이 기사에서는 Redis의 전류 제한을 이해하고 간단한 전류 제한 전략과 퍼널 전류 제한을 소개합니다. 이 글이 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
시스템 처리 용량이 제한될 때 계획되지 않은 요청을 정리하여 시스템에 압력을 가하는 방법. 먼저, 무차별 대입 공격을 방지하기 위한 몇 가지 간단한 전류 제한 전략을 살펴보겠습니다. 예를 들어, 특정 IP에 접근을 원할 경우 5초에 10번만 접근이 가능하며, 한도를 초과하면 차단됩니다. [관련 추천 : Redis 영상 튜토리얼]
위에서 보듯이 슬라이딩 윈도우는 일반적으로 간격 내 방문 횟수를 계산하는 데 사용됩니다.
zset를 사용하여 IP 방문 횟수를 기록하세요. 각 IP는 key와 score 현재 타임스탬프를 저장합니다. <code>값은 타임스탬프 또는 UUIDzset 记录 IP 访问次数，每个 IP 通过 key 保存下来，score 保存当前时间戳，value 唯一用时间戳或者UUID来实现
public class RedisLimiterTest {
private Jedis jedis;
public RedisLimiterTest(Jedis jedis) {
this.jedis = jedis;
}
/**
* @param ipAddress Ip地址
* @param period 特定的时间内，单位秒
* @param maxCount 最大允许的次数
* @return
*/
public boolean isIpLimit(String ipAddress, int period, int maxCount) {
String key = String.format("ip:%s", ipAddress);
// 毫秒时间戳
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
// redis事务，保证原子性
pipe.multi();
// 存放数据，value 和 score 都使用毫秒时间戳
pipe.zadd(key, currentTimeMillis, "" + UUID.randomUUID());
// 移除窗口区间所有的元素
pipe.zremrangeByScore(key, 0, currentTimeMillis - period * 1000);
// 获取时间窗口内的行为数量
Response<Long> count = pipe.zcard(key);
// 设置 zset 过期时间，避免冷用户持续占用内存，这里宽限1s
pipe.expire(key, period + 1);
// 提交事务
pipe.exec();
pipe.close();
// 比较数量是否超标
return count.get() > maxCount;
}
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
RedisLimiterTest limiter = new RedisLimiterTest(jedis);
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
// 验证IP 10秒钟之内只能访问5次
boolean isLimit = limiter.isIpLimit("222.73.55.22", 10, 5);
System.out.println("访问第" + i + "次, 结果：" + (isLimit ? "限制访问" : "允许访问"));
}
}
}执行结果
访问第1次, 结果：允许访问 访问第2次, 结果：允许访问 访问第3次, 结果：允许访问 访问第4次, 结果：允许访问 访问第5次, 结果：允许访问 访问第6次, 结果：限制访问 访问第7次, 结果：限制访问 ... ...
缺点：要记录时间窗口所有的行为记录，量很大，比如，限定60s内不能超过100万次这种场景，不太适合这样限流，因为会消耗大量的储存空间。
public class FunnelLimiterTest {
static class Funnel {
int capacity; // 漏斗容量
float leakingRate; // 漏嘴流水速率
int leftQuota; // 漏斗剩余空间
long leakingTs; // 上一次漏水时间
public Funnel(int capacity, float leakingRate) {
this.capacity = capacity;
this.leakingRate = leakingRate;
this.leftQuota = capacity;
this.leakingTs = System.currentTimeMillis();
}
void makeSpace() {
long nowTs = System.currentTimeMillis();
long deltaTs = nowTs - leakingTs; // 距离上一次漏水过去了多久
int deltaQuota = (int) (deltaTs * leakingRate); // 腾出的空间 = 时间*漏水速率
if (deltaQuota < 0) { // 间隔时间太长，整数数字过大溢出
this.leftQuota = capacity;
this.leakingTs = nowTs;
return;
}
if (deltaQuota < 1) { // 腾出空间太小 就等下次，最小单位是1
return;
}
this.leftQuota += deltaQuota; // 漏斗剩余空间 = 漏斗剩余空间 + 腾出的空间
this.leakingTs = nowTs;
if (this.leftQuota > this.capacity) { // 剩余空间不得高于容量
this.leftQuota = this.capacity;
}
}
boolean watering(int quota) {
makeSpace();
if (this.leftQuota >= quota) { // 判断剩余空间是否足够
this.leftQuota -= quota;
return true;
}
return false;
}
}
// 所有的漏斗
private Map<String, Funnel> funnels = new HashMap<>();
/**
* @param capacity 漏斗容量
* @param leakingRate 漏嘴流水速率 quota/s
*/
public boolean isIpLimit(String ipAddress, int capacity, float leakingRate) {
String key = String.format("ip:%s", ipAddress);
Funnel funnel = funnels.get(key);
if (funnel == null) {
funnel = new Funnel(capacity, leakingRate);
funnels.put(key, funnel);
}
return !funnel.watering(1); // 需要1个quota
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
FunnelLimiterTest limiter = new FunnelLimiterTest();
for (int i = 1; i <= 50; i++) {
// 每1s执行一次
Thread.sleep(1000);
// 漏斗容量是2 ，漏嘴流水速率是0.5每秒，
boolean isLimit = limiter.isIpLimit("222.73.55.22", 2, (float)0.5/1000);
System.out.println("访问第" + i + "次, 结果：" + (isLimit ? "限制访问" : "允许访问"));
}
}
}执行结果
访问第1次, 结果：允许访问 # 第1次，容量剩余2，执行后1 访问第2次, 结果：允许访问 # 第2次，容量剩余1，执行后0 访问第3次, 结果：允许访问 # 第3次，由于过了2s, 漏斗流水剩余1个空间，所以容量剩余1，执行后0 访问第4次, 结果：限制访问 # 第4次，过了1s, 剩余空间小于1， 容量剩余0 访问第5次, 结果：允许访问 # 第5次，由于过了2s, 漏斗流水剩余1个空间，所以容量剩余1，执行后0 访问第6次, 结果：限制访问 # 以此类推... 访问第7次, 结果：允许访问 访问第8次, 结果：限制访问 访问第9次, 结果：允许访问 访问第10次, 结果：限制访问
Funnel 对象的几个字段，我们发现可以将 Funnel 对象的内容按字段存储到一个 hash 结构中，灌水的时候将 hash 结构的字段取出来进行逻辑运算后，再将新值回填到 hash 结构中就完成了一次行为频度的检测。hash 结构中取值，然后在内存里运算，再回填到 hash 结构，这三个过程无法原子化，意味着需要进行适当的加锁控制。而一旦加锁，就意味着会有加锁失败，加锁失败就需要选择重试或者放弃。Redis-Cell 救星来了！Redis 4.0 提供了一个限流 Redis 模块，它叫 redis-cell
cl.throttle，它的参数和返回值都略显复杂，接下来让我们来看看这个指令具体该如何使用。> cl.throttle key:xxx 15 30 60 1
15 : 15 capacity 这是漏斗容量30 60 : 30 operations / 60 seconds 这是漏水速率1 : need 1 quota (可选参数，默认值也是1)> cl.throttle laoqian:reply 15 30 60 1) (integer) 0 # 0 表示允许，1表示拒绝 2) (integer) 15 # 漏斗容量capacity 3) (integer) 14 # 漏斗剩余空间left_quota 4) (integer) -1 # 如果拒绝了，需要多长时间后再试(漏斗有空间了，单位秒) 5) (integer) 2 # 多长时间后，漏斗完全空出来(left_quota==capacity，单位秒)
在执行限流指令时，如果被拒绝了，就需要丢弃或重试。cl.throttle 指令考虑的非常周到，连重试时间都帮你算好了，直接取返回结果数组的第四个值进行 sleep코드 구현
Funnel을 관찰합니다 object 여러 필드에서 Funnel 개체의 콘텐츠가 필드별로 hash 구조에 저장될 수 있음을 발견했습니다. 논리 연산을 위해 필드를 가져온 후 새 값이 해시 구조에 백필되어 동작 빈도 감지가 완료됩니다. hash 구조에서 값을 가져온 다음 이를 메모리에서 작동시킨 다음 hash 구조에 다시 채웁니다. 이 세 가지 프로세스는 원자적일 수 없습니다. 즉, 적절한 잠금이 가능합니다. 통제가 필요합니다. 잠금이 잠기면 잠금이 실패한다는 의미입니다. 잠금이 실패하면 다시 시도하거나 포기해야 합니다. Redis-Cell 구세주가 여기 있습니다! redis-cell이라는 현재 제한된 Redis 모듈을 제공합니다. 이 모듈은 또한 깔대기 알고리즘을 사용하고 원자 전류 제한 지침을 제공합니다.
이 모듈에는 명령 cl.throttle이 하나만 있고 해당 매개변수와 반환 값이 약간 복잡합니다. 다음으로 이 명령을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 🎜rrreee15 : 15 용량 이게 깔때기 용량이에요30 60 : 30회 작업 / 60초 이게 물이에요 누출률1 : 1개의 할당량이 필요합니다(선택적 매개변수, 기본값도 1입니다)cl.throttle 명령은 매우 사려 깊고 재시도 시간까지 계산해 줍니다. 반환된 결과 배열의 네 번째 값을 가져와서 sleep을 수행하세요. 스레드를 차단하고 싶지 않다면 비동기 예약 작업으로 다시 시도할 수도 있습니다. 🎜🎜더 많은 프로그래밍 관련 지식을 보려면 🎜프로그래밍 비디오🎜를 방문하세요! ! 🎜위 내용은 Redis의 현재 제한 전략에 대해 설명하는 기사의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
