【Redisson】Redisson--限流器_redisson 限流

Redisson系列文章：

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• 【Redisson】Redisson–布隆(Bloom Filter)过滤器
• 【Redisson】Redisson–分布式锁的使用（推荐使用）
• 【分布式锁】Redisson分布式锁底层原理
• 【Redisson】Redisson–限流器

一、限流器作用

基于Redis的分布式限流器RateLimiter可以用来在分布式环境下现在请求方的调用频率。既适用于不同Redisson实例下的多线程限流，也适用于相同Redisson实例下的多线程限流。

RateLimter主要作用就是可以限制调用接口的次数。主要原理就是调用接口之前，需要拥有指定个令牌。限流器每秒会产生X个令牌放入令牌桶，调用接口需要去令牌桶里面拿令牌。如果令牌被其它请求拿完了，那么自然而然，当前请求就调用不到指定的接口。

二、主要使用业务场景

1. 单机或分布式情况下的缓存击穿
2. 接口需要限制调用次数

三、代码

RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
// 初始化
// 最大流速 = 每10秒钟产生1个令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 1, 10, RateIntervalUnit.SECONDS);
//需要1个令牌
if(rateLimiter.tryAcquire(1)){
    //TODO:Do something 
}
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当前业务就是，向指定手机号发送短信。但是有每10秒只允许发送1次的限制。完全可以使用Redisson限流器来完成。

package com.tyzhou.redisson.service;
 
import com.tyzhou.Constant;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RateIntervalUnit;
import org.redisson.api.RateType;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 

@Service
public class RateLimiterService {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RateLimiterService.class);
 
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
 
    public void sendMsg(String phone) {
        if (StringUtils.isNotBlank(phone)) {
            RRateLimiter rateLimiter =
                    redisson.getRateLimiter(Constant.REDISSON_RATE_LIMITER + phone);
            //每10秒产生1个令牌
            rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 1, 10,
                    RateIntervalUnit.SECONDS);
 
            if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
                LOGGER.info("向手机:{}发送短信", phone);
            }
        }
    }
}
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调用者：

@PostMapping("/send_msg")
public void sendMsg(@RequestParam String phone) {
    while(true){
        rateLimiterService.sendMsg(phone);
    }
}
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用了一个死循环，但是从日志的打印效果上来看，每10秒才请求到一次我们的发送短信接口。

四、原理

4.1、getRateLimiter

// 声明一个限流器 名称 叫key
redissonClient.getRateLimiter(key)
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4.2、trySetRate

trySetRate方法跟进去底层实现如下：

@Override
    public RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);"
              + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);"
              + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);",
                Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());
    }
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举个例子，更容易理解：

比如下面这段代码，5秒中产生3个令牌，并且所有实例共享（RateType.OVERALL所有实例共享、RateType.CLIENT单实例端共享）

trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);
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那么redis中就会设置3个参数：

hsetnx,key,rate,3

hsetnx,key,interval,5

hsetnx,key,type,0
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接着看tryAcquire(1)方法：底层源码如下

private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');"  //1
              + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');"  //2
              + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3
              + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4
              
              + "local valueName = KEYS[2];" //5
              + "if type == 1 then "
                  + "valueName = KEYS[3];" //6
              + "end;"
              
              + "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7
              + "if currentValue ~= false then " 
                     + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8
                         + "return redis.call('pttl', valueName); "
                     + "else "
                         + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9
                         + "return nil; "
                     + "end; "
              + "else " //10
                     + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); " 
                     + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "
                     + "return nil; "
              + "end;",
                Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()), 
                value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
    }
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• 第1、2、3备注行是获取上一步set的3个值：rate、interval、type，如果这3个值没有设置，直接返回rateLimiter没有被初始化。
• 第5备注行声明一个变量叫valueName 值为KEYS[2],KEYS[2]对应的值是getValueName()方法，getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我们设置的key；如果type=1，表示全局共享，那么valueName 的值改为取KEYS[3]，KEYS[3]对应的值为getClientValueName()，查看getClientValueName()源码：

String getClientValueName() {
        return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());
   }
ConnectionManager().getId()如下：
public interface ConnectionManager {
    
    UUID getId();
 
    省略...
}
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这个getId()是每个客户端初始化的时候生成的UUID，即每个客户端的getId是唯一的，这也就验证了trySetRate方法中RateType.ALL与RateType.PER_CLIENT的作用。

• 接着看第7标准行，获取valueName对应的值currentValue；首次获取肯定为空，那么看第10标准行else的逻辑
• set valueName 3 px 5，设置key=valueName value=3 过期时间为5秒
• decrby valueName 1，将上面valueName的值减1
• 那么如果第二次访问，第7标注行返回的值存在，将会走第8标注行，紧接着走如下判断
• 如果当前valueName的值也就是3，小于要获得的令牌数量(tryAcquire方法中的入参)，那么说明当前时间内（key的有效期5秒内），令牌的数量已经被用完，返回pttl(key的剩余过期时间)；反之说明桶中有足够的令牌，获取之后将会把桶中的令牌数量减1，至此结束。

总结

redission分布式限流采用令牌桶思想和固定时间窗口，trySetRate方法设置桶的大小，利用redis key过期机制达到时间窗口目的，控制固定时间窗口内允许通过的请求量。