【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流

一、技术概览

1.1 定义

分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率，以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载，保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作，非常适合用来实现分布式限流。

• 专业术语:
  • 令牌桶算法 (Token Bucket): 一种流量整形算法，允许突发流量但不超过平均速度。
  • 漏桶算法 (Leaky Bucket): 另一种流量控制算法，平滑处理请求流量。
  • 计数器 (Counter): 简单直接的方法，通过统计单位时间内的请求数来实现限流。

1.2 历史背景和发展历程

随着微服务架构和云原生应用的普及，单一节点的服务逐渐向分布式的架构转变。传统的本地限流机制无法满足跨多个服务实例的需求，因此需要一个全局协调者来管理流量。Redis作为一个高性能的数据存储中间件，自然成为了实现分布式限流的理想选择。

1.3 重要性

分布式限流是保障高可用性和服务质量的关键手段之一。通过合理设置限流策略