解决高并发场景下Redis限流问题

以为我们今天说的是解决高并发场景下的redis限流问题，要解决这一问题，Redis 的计数器功能可以很好地满足这类要求。从原理上来说，它是建立在 Redis 功能之上的一种实现，也就是使用 Redis 的incr/decr 命令来计数，从而到达限制高流量要求的到达频率，以到达限流的目的。

一般来讲，为了解决 reducing 限流问题，我们可以斟酌使用 Redis 来实现，使用 Spring Boot 作为基础框架，Redisson 做为 Redis 客户端，prototype 应用了 Spring AOP 切片编程，并且利用 Redis 的 Lua 脚本来进行原子性的操作，从而实现了限流的可靠性和可扩大性。

首先，要实现基于Redis的限流功能，我们要在 Redis 中添加计数器，用于记录每秒钟要求次数：

“`shell

SET:key:counter 0

EXPIRE：key:counter if 15

然后再利用Lua脚本来实现要求限制：

```shell
EVAL: local count= redis.call('incr', KEYS[1])
if count > tonumber(ARGV[1]) then
  return 0
else
   if count == 1 then
    redis.call('EXPIRE', KEYS[1], 15)
   end
  return count
end
1, 'key', tonumber(ARGV[1])

用上述脚本进行限流，可使用 Redisson 进行调用，在 Spring Boot 中，我们只需要调用以下的 API 就能够完成调用：

RBucket.trySet(KEY_PREFIX, 1, 15, TimeUnit.SECONDS)

最后，我们可以通过切面编程来实现 API 限流，只需要使用 Spring Boot 中的 @Aspect 注解，在切片点前后加上 Redis 限流验证，也能到达类似的限流效果：

@Aspect
public class RateLimiterAspect {
    @Before("@annotation(apiLimiter)")
    public void limit(JoinPoint joinPoint , ApiLimiter apiLimiter) {
      // 限流检查代码
    }

    @After("@annotation(apiLimiter)")
    public void clearance(JoinPoint joinPoint , ApiLimiter apiLimiter) {
      // 计数减一的代码
    }
}

通过上述介绍，以上就是针对高并发场景下的 Redis 限流问题的怎么解决，即便是高并发场景下，利用Redis的per-second计数器、Lua 脚本实现原子性操作和SpringBoot AOP切片编程也能满足限流的要求，能有效提高我们系统的性能。

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