Redis의 전류 제한 알고리즘 구현에 대한 자세한 설명

인터넷 애플리케이션에서 전류 제한은 높은 동시 트래픽을 원활하게 처리하고 서비스의 안정성과 가용성을 보장할 수 있는 매우 중요한 기술적 수단입니다. 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스인 Redis는 전류 제한 알고리즘 구현을 지원할 수 있는 몇 가지 기능을 갖추고 있습니다. 이 기사에서는 전류 제한에 Redis를 적용하는 방법을 자세히 소개합니다.

1. 토큰 버킷 알고리즘

토큰 버킷 알고리즘은 버킷과 토큰 생성기를 기반으로 하는 비교적 일반적인 전류 제한 알고리즘입니다. 일정 수의 토큰이 버킷에 저장되며 각 토큰은 요청을 나타내며 토큰 생성기는 특정 비율로 토큰을 생성하여 버킷에 추가합니다. 요청이 올 때 버킷에 토큰이 있으면 요청이 통과되고 버킷에서 토큰이 소비됩니다. 그렇지 않으면 요청이 거부됩니다.

토큰 버킷 알고리즘의 핵심 아이디어는 버킷에 있는 토큰 수를 통해 동시 요청 수를 제한하는 동시에 토큰 생성기가 요청 처리 속도를 제어할 수 있다는 것입니다. Redis에서는 순서가 지정된 세트를 사용하여 토큰 버킷 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 순서가 지정된 세트의 멤버는 토큰으로 표시될 수 있으며 해당 점수는 토큰의 만료 타임스탬프를 나타냅니다. 요청이 오면 ZREVRANGEBYSCORE 명령을 사용하여 현재 버킷에서 만료되지 않은 토큰 수를 얻을 수 있습니다.

2. Leaky Bucket Algorithm

Leaky Bucket Algorithm은 일반적인 전류 제한 알고리즘이기도 합니다. Token Bucket Algorithm과의 차이점은 Leaky Bucket Algorithm은 Token Bucket Algorithm처럼 정기적으로 토큰을 생성하지 않지만 일정한 유출 속도와 A를 유지한다는 점입니다. 다양한 기간에 걸쳐 요청을 균등하게 분배합니다. 이를 통해 요청 트래픽을 효율적으로 원활하게 처리하고 갑작스러운 요청으로 인해 서비스가 불안정해지는 것을 방지할 수 있습니다.

Redis에서 zset는 누출 버킷을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다. 여기서 각 구성원은 요청을 나타내고 해당 점수는 요청 도착의 타임스탬프를 나타냅니다. 새 요청이 도착하면 ZREVRANGE 명령을 사용하여 현재 누출 버킷의 요청 수를 가져와서 새 요청 통과를 허용할지 여부를 결정할 수 있습니다. 통과가 허용되면 새 요청이 zset에 추가되고 만료된 요청은 ZREMRANGEBYSCORE 명령을 사용하여 zset에서 제거됩니다.

3. 카운터 알고리즘

카운터 알고리즘은 카운터와 시간 창을 기반으로 하는 간단하고 거친 전류 제한 알고리즘입니다. 해당 시간 창 내의 요청 수가 특정 임계값에 도달하면 후속 요청이 거부됩니다. . Redis에서는 카운터와 만료 시간을 사용하여 카운터 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, INCR 명령을 사용하여 카운터를 증가시킬 수 있습니다. 카운터가 지정된 임계값을 초과하면 요청이 너무 많아 거부해야 함을 의미합니다.

4. Lua 스크립트 구현

위에 언급된 세 가지 일반적인 전류 제한 알고리즘 외에도 Lua 스크립트를 사용하여 사용자 정의 전류 제한 알고리즘을 구현할 수도 있습니다. Lua 스크립트는 Redis 데이터 구조 및 명령에 액세스할 수 있으며 강력한 유연성과 확장성을 제공합니다. 예를 들어 Lua 스크립트에서 시간 창 및 누출 버킷 알고리즘을 기반으로 하는 전류 제한기를 구현할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

local limit_key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local interval = tonumber(ARGV[2])
local current_time = tonumber(redis.call('TIME')[1])
local current_count = #redis.call('zrangebyscore', limit_key, '-inf', '+inf')
redis.call('zremrangebyscore', limit_key, '-inf', current_time - interval)
if current_count < limit then
redis.call('zadd', limit_key, current_time, current_time)
return 1
else
return 0
end

위 코드에서limit_key는 누출 버킷의 이름을 나타내고, 제한은 최대 개수를 나타냅니다. 누출 버킷이 수용할 수 있는 요청의 수입니다. 간격은 시간 창의 크기(초)를 나타내고 current_time은 현재 타임스탬프를 나타냅니다. 먼저 스크립트는 zrangebyscore 명령을 사용하여 현재 누출 버킷에서 만료되지 않은 요청 수를 가져옵니다. 그런 다음 zremrangebyscore 명령을 사용하여 만료된 요청을 삭제합니다. 다음으로 Leaky 버킷의 요청 수가 상한에 도달했는지 확인합니다. 상한에 도달하지 않은 경우 zadd 명령을 사용하여 Leaky 버킷에 새 요청을 추가하고 통과를 허용하는 플래그를 반환합니다. 그렇지 않으면 거부 플래그가 반환됩니다. 마지막으로 비즈니스 처리 중에 이 스크립트를 EVALSHA 명령과 함께 사용하여 Lua 코드를 반복적으로 컴파일하는 오버헤드를 방지해야 합니다.

요약

전류 제한은 인터넷 애플리케이션에서 매우 중요한 기술로 높은 동시 트래픽을 원활하게 처리하고 서비스의 안정성과 가용성을 보장할 수 있습니다. Redis에서는 토큰 버킷 알고리즘, 누출 버킷 알고리즘, 카운터 알고리즘과 같은 일반적인 전류 제한 알고리즘을 사용하거나 Lua 스크립트를 사용하여 전류 제한기를 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 요청 트래픽을 효과적으로 제어하고 서비스의 안정성과 가용성을 보장할 수 있습니다.

위 내용은 Redis의 전류 제한 알고리즘 구현에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!