分布式限流，分布式Lua 限流，Redis + Lua 限流，分布式限流脚本

一、限流

在高并发系统中，需要使用多种方式来保护系统，例如：

• 缓存，目的是提升系统访问速度，增大系统处理能力。
• 降级，当服务器压力剧增的时候，根据实际业务情况，对某些服务或者页面有策略的不处理或者简单处理，从而释放服务器资源，以保证核心业务正常运行，通过牺牲局部利益来保证全局利益。
• 限流，目的是通过对请求进行限速来保护系统，如果达到限速值就可以采取一定的手段，例如拒绝服务、排队、等待。

所以，限流是保证系统高可用的重要手段。

二、分布式限流

在单机系统中，限流逻辑直接放在服务接口中即可，Guava RateLimiter 可以方便的实现。

但在分布式系统中，一个服务可能启动多个实例，需要对服务整体进行限流，就不能放在每个实例中进行限流判断了，需要统一管理，例如放到API网关中：

分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，常见的方案是 Redis+Lua 和 Nginx+Lua。

三、Redis + Lua 实现方式

Lua 代码：

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])

-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
    -- 返回(拒绝)
    return 0
else
    -- 没有超出 value + 1
    redis.call("INCRBY", key, 1)
    -- 设置过期时间
    redis.call("EXPIRE", key, 2)
    -- 返回(放行)
    return 1
end

Redis 是单线程，如上的限流逻辑是在 Lua 脚本中，是线程安全的。

Java 调用示例代码：

public boolean limit() throws Exception {
    String luaScript = Files.toString(
            new File("limit.lua")
            , Charset.defaultCharset());
    Jedis jedis = new Jedis(ip, port);

    String key = "ip:" 
            + System.currentTimeMillis()/1000;
    String limit = "3";
    ArrayList<String> scriptKeys = 
            Lists.newArrayList(key);
    ArrayList<String> scriptArgs = 
            Lists.newArrayList(limit);

    return (Long)jedis.eval(
            luaScript, 
            scriptKeys, 
            scriptArgs) == 1;
}

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