Redis——构建简单限流和漏斗限流

偏执的太偏执、 2023-09-30 23:26 24阅读 0赞

#### 限流 ####

限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如何阻止 计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。老钱在这里用 “断尾求生” 形 容限流背后的思想，当然还有很多成语也表达了类似的意思，如弃卒保车、壮士断腕等等。

除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限定某行为在规定 时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为，业务必须规定适当的惩处策 略。

### 如何使用 Redis 来实现简单限流策略? ###

系统要限定用户的某个行为在指定的时间里 只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能?

# 指定用户 user_id 的某个行为 action_key 在特定的时间内 period 只允许发生一定的次数
    max_count
    def is_action_allowed(user_id, action_key, period, max_count):
    	return True
    # 调用这个接口 , 一分钟内只允许最多回复 5 个帖子
    can_reply = is_action_allowed("laoqian", "reply", 60, 5) 
    if can_reply:
    	do_reply() 
    else:
    	raise ActionThresholdOverflow()

这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以 通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都 可以砍掉。那这个 zset 的 value 填什么比较合适呢?它只需要保证唯一性即可，用 uuid 会 比较浪费空间，那就改用毫秒时间戳吧。

![在这里插入图片描述][85788f996afc424293b2bf562c192cc4.png]

如图所示，用一个 zset 结构记录用户的行为历史，每一个行为都会作为 zset 中的一个 key 保存下来。同一个用户同一种行为用一个 zset 记录。  
为节省内存，我们只需要保留时间窗口内的行为记录，同时如果用户是冷用户，滑动时 间窗口内的行为是空记录，那么这个 zset 就可以从内存中移除，不再占用空间。  
通过统计滑动窗口内的行为数量与阈值 max\_count 进行比较就可以得出当前的行为是否 允许。用代码表示如下:

package com.example.demo.book;
    
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.Pipeline;
    import redis.clients.jedis.Response;
    
    /**
     * @Author: acton_zhang
     * @Date: 2023/4/16 11:56 下午
     * @Version 1.0
     * 简单限流
     */
    public class SimpleRateLimiter {
        
    
        private Jedis jedis;
    
        public SimpleRateLimiter(Jedis jedis) {
        
            this.jedis = jedis;
        }
    
        public boolean isActionAllowed(String userId, String actionKey, int period, int maxCount) {
        
            String key = String.format("hist:%s:%s", userId, actionKey);
            //毫秒时间戳
            long nowTs = System.currentTimeMillis();
            Pipeline pipe = jedis.pipelined();
            pipe.multi();
            //记录行为
            pipe.zadd(key, nowTs, "" + nowTs);
            //移除时间窗口之前的行为记录，剩下的都是时间窗口内的
            pipe.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000);
            //获取窗口内的行为数量
            Response<Long> count = pipe.zcard(key);
            //设置zset过期时间，避免冷用户持续占用内存
            //过期时间应该等于时间窗口的长度，再多宽限1S
            pipe.expire(key, period + 1);
            //批量执行
            pipe.exec();
            pipe.close();
            //比较数量是否超标
            return count.get() <= maxCount;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
        
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.auth("123456");
            SimpleRateLimiter limiter = new SimpleRateLimiter(jedis);
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
        
                System.out.println(limiter.isActionAllowed("laoqian", "reply", 60, 5));
            }
        }
    }

输出：

/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/bin/java "-javaagent:/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/lib/idea_rt.jar=62021:/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/charsets.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/deploy.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/cldrdata.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/dnsns.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/jaccess.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/jfxrt.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/localedata.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/nashorn.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/sunec.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/sunjce_provider.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/sunpkcs11.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext/zipfs.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/javaws.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/jce.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/jfr.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/jfxswt.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/jsse.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/management-agent.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/plugin.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/resources.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/jre/lib/rt.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/ant-javafx.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/dt.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/javafx-mx.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/jconsole.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/packager.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/sa-jdi.jar:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home/lib/tools.jar:/Users/acton_zhang/J2EE/IdeaWrokSpace/sb_redis_demo/target/classes:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-web/2.7.4/spring-boot-starter-web-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter/2.7.4/spring-boot-starter-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot/2.7.4/spring-boot-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-autoconfigure/2.7.4/spring-boot-autoconfigure-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-logging/2.7.4/spring-boot-starter-logging-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/ch/qos/logback/logback-classic/1.2.11/logback-classic-1.2.11.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/ch/qos/logback/logback-core/1.2.11/logback-core-1.2.11.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/logging/log4j/log4j-to-slf4j/2.17.2/log4j-to-slf4j-2.17.2.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/logging/log4j/log4j-api/2.17.2/log4j-api-2.17.2.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/slf4j/jul-to-slf4j/1.7.36/jul-to-slf4j-1.7.36.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/jakarta/annotation/jakarta.annotation-api/1.3.5/jakarta.annotation-api-1.3.5.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/yaml/snakeyaml/1.30/snakeyaml-1.30.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-json/2.7.4/spring-boot-starter-json-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/core/jackson-databind/2.13.4/jackson-databind-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/core/jackson-annotations/2.13.4/jackson-annotations-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/core/jackson-core/2.13.4/jackson-core-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/datatype/jackson-datatype-jdk8/2.13.4/jackson-datatype-jdk8-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/datatype/jackson-datatype-jsr310/2.13.4/jackson-datatype-jsr310-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/fasterxml/jackson/module/jackson-module-parameter-names/2.13.4/jackson-module-parameter-names-2.13.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-tomcat/2.7.4/spring-boot-starter-tomcat-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/tomcat/embed/tomcat-embed-core/9.0.65/tomcat-embed-core-9.0.65.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/tomcat/embed/tomcat-embed-el/9.0.65/tomcat-embed-el-9.0.65.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/tomcat/embed/tomcat-embed-websocket/9.0.65/tomcat-embed-websocket-9.0.65.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-web/5.3.23/spring-web-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-beans/5.3.23/spring-beans-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-webmvc/5.3.23/spring-webmvc-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-aop/5.3.23/spring-aop-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-context/5.3.23/spring-context-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-expression/5.3.23/spring-expression-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/hamcrest/hamcrest/2.2/hamcrest-2.2.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-core/5.3.23/spring-core-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-jcl/5.3.23/spring-jcl-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/boot/spring-boot-starter-data-redis/2.7.4/spring-boot-starter-data-redis-2.7.4.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/data/spring-data-redis/2.7.3/spring-data-redis-2.7.3.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/data/spring-data-keyvalue/2.7.3/spring-data-keyvalue-2.7.3.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/data/spring-data-commons/2.7.3/spring-data-commons-2.7.3.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-tx/5.3.23/spring-tx-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-oxm/5.3.23/spring-oxm-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/springframework/spring-context-support/5.3.23/spring-context-support-5.3.23.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/redis/clients/jedis/3.8.0/jedis-3.8.0.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/slf4j/slf4j-api/1.7.36/slf4j-api-1.7.36.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/apache/commons/commons-pool2/2.11.1/commons-pool2-2.11.1.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.66/fastjson-1.2.66.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/redislabs/jrebloom/1.2.0/jrebloom-1.2.0.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/com/google/code/gson/gson/2.9.1/gson-2.9.1.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/junit/junit/4.13.2/junit-4.13.2.jar:/Users/acton_zhang/software/apache-maven-3.6.3/repository/org/hamcrest/hamcrest-core/2.2/hamcrest-core-2.2.jar com.example.demo.book.SimpleRateLimiter
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    false
    false
    false
    false
    false
    false
    false
    false
    false

这段代码还是略显复杂，需要读者花一定的时间好好啃。它的整体思路就是:每一个行 为到来时，都维护一次时间窗口。将时间窗口外的记录全部清理掉，只保留窗口内的记录。

zset 集合中只有 score 值非常重要，value 值没有特别的意义，只需要保证它是唯一的就可 以了。  
因为这几个连续的 Redis 操作都是针对同一个 key 的，使用 pipeline 可以显著提升 Redis 存取效率。但这种方案也有缺点，因为它要记录时间窗口内所有的行为记录，如果这 个量很大，比如限定 60s 内操作不得超过 100w 次这样的参数，它是不适合做这样的限流 的，因为会消耗大量的存储空间。

### 漏斗限流 ###

漏斗限流是最常用的限流方法之一，顾名思义，这个算法的灵感源于漏斗(funnel)的结  
构。

漏洞的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也 装不进去。如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。 如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满。如果漏嘴流水速率小于灌水 的速率，那么一旦漏斗满了，灌水就需要暂停并等待漏斗腾空。

所以，漏斗的剩余空间就代表着当前行为可以持续进行的数量，漏嘴的流水速率代表着 系统允许该行为的最大频率。下面我们使用代码来描述单机漏斗算法。

package com.example.demo.book;
    
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * @Author: acton_zhang
     * @Date: 2023/4/17 12:53 上午
     * @Version 1.0
     * 漏斗限流
     */
    public class FunnelRateLimiter {
        
        static class Funnel {
        
            int capacity; //漏斗容量
            float leakingRate; //漏斗流水速率
            int leftQuota; //漏斗剩余空间
            long leakingTs; //上一次漏水时间
            
            public Funnel(int capacity, float leakingRate) {
        
                this.capacity = capacity;
                this.leakingRate = leakingRate;
                this.leftQuota = capacity;
                this.leakingTs = System.currentTimeMillis();
            }
            
            void makeSpace() {
        
                long nowTs = System.currentTimeMillis();
                //距离上一次漏水过去了多久
                long deltaTs = nowTs - leakingTs;
                //上一次漏水后腾出的空间
                int deltaQuota = (int)(deltaTs * leakingRate);
                //间隔时间太长，整数数字过大溢出，整个漏斗空了
                if (deltaQuota < 0) {
        
                    this.leftQuota = capacity;
                    this.leakingTs = nowTs;
                    return;
                }
                //腾出空间太小，最小单位是1
                if (deltaQuota < 1) {
        
                    return;
                }
                //增加空间
                this.leftQuota += deltaQuota;
                //记录漏水时间
                this.leakingTs = nowTs;
                //剩余空间不得高于容量
                if (this.leftQuota > this.capacity) {
        
                    this.leftQuota = this.capacity;
                }
            }
            
            boolean watering(int quota) {
        
                makeSpace();
                //判断剩余空间是否足够
                if (this.leftQuota >= quota) {
        
                    this.leftQuota -= quota;
                    return true;
                }
                return false;
            }
        }
        
        private Map<String, Funnel> funnels = new HashMap<>();//所有的漏斗
    
        /**
         * 
         * @param userId 
         * @param actionKey
         * @param capacity 漏斗容量
         * @param leakingRate 漏嘴流水速率 quota/s
         * @return
         */
        public boolean isActonAllowed(String userId, String actionKey, int capacity, float leakingRate) {
        
            String key = String.format("%s:%s", userId, actionKey);
            Funnel funnel = funnels.get(key);
            if (funnel == null) {
        
                funnel = new Funnel(capacity, leakingRate);
                funnels.put(key, funnel);
            }
            //需要一个quota
            return funnel.watering(1);
        }
    }

Funnel 对象的 make\_space 方法是漏斗算法的核心，其在每次灌水前都会被调用以触发 漏水，给漏斗腾出空间来。能腾出多少空间取决于过去了多久以及流水的速率。Funnel 对象 占据的空间大小不再和行为的频率成正比，它的空间占用是一个常量。

问题来了，分布式的漏斗算法该如何实现?能不能使用 Redis 的基础数据结构来搞定?  
我们观察 Funnel 对象的几个字段，我们发现可以将 Funnel 对象的内容按字段存储到一 个 hash 结构中，灌水的时候将 hash 结构的字段取出来进行逻辑运算后，再将新值回填到 hash 结构中就完成了一次行为频度的检测。

但是有个问题，我们无法保证整个过程的原子性。从 hash 结构中取值，然后在内存里 运算，再回填到 hash 结构，这三个过程无法原子化，意味着需要进行适当的加锁控制。而 一旦加锁，就意味着会有加锁失败，加锁失败就需要选择重试或者放弃。  
如果重试的话，就会导致性能下降。如果放弃的话，就会影响用户体验。同时，代码的 复杂度也跟着升高很多。这真是个艰难的选择，我们该如何解决这个问题呢?Redis-Cell 救 星来了!

### Redis-Cell ###

Redis 4.0 提供了一个限流 Redis 模块，它叫 redis-cell。该模块也使用了漏斗算法，并 提供了原子的限流指令。有了这个模块，限流问题就非常简单了。

安装：  
linux下载地址：[https://github.com/brandur/redis-cell/releases/download/v0.2.5/redis-cell-v0.2.5-x86\_64-unknown-linux-gnu.tar.gz  
][https_github.com_brandur_redis-cell_releases_download_v0.2.5_redis-cell-v0.2.5-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz]

mac下载地址：[https://github.com/brandur/redis-cell/releases/download/v0.2.5/redis-cell-v0.2.5-x86\_64-apple-darwin.tar.gz][https_github.com_brandur_redis-cell_releases_download_v0.2.5_redis-cell-v0.2.5-x86_64-apple-darwin.tar.gz]

解压后获取libredis\_cell.so或libredis\_cell.dylib文件。

添加redis.conf配置，启动redis即可

loadmodule ../etc/libredis_cell.dylib

![在这里插入图片描述][0b8353e3af164931be0b435741b1e58e.png]

基本使用：  
该模块只有 1 条指令 cl.throttle，它的参数和返回值都略显复杂，接下来让我们来看看这 个指令具体该如何使用。

#语法
    cl.throttle key 令牌桶容量-1 令牌产生个数 令牌产生时间 本次取走的令牌数（默认1，负数为放入令牌）
    
    #返回
    0成功，1失败
    令牌桶容量
    当前桶内剩余的令牌数
    成功时该值为-1，失败时表示还需要等待多少秒可以有足够的令牌
    表示预计多少秒后令牌桶会满

>c6.throttle user:reply 15 30 60 1
    1) (integer) 0 # 0 表示允许，1 表示拒绝
    2) (integer) 16 # 漏斗容量 capacity
    3) (integer) 15 # 漏斗剩余空间 left_quota
    4) (integer) -1 # 如果拒绝了，需要多长时间后再试(漏斗有空间了，单位秒)
    5) (integer) 2 # 多长时间后，漏斗完全空出来(left_quota==capacity，单位秒)
     
    上面这个指令的意思是允许「用户」的频率为每 60s 最多 30 次(漏水速 率)，漏斗的初始容量为 15，也就是说一开始可以连续回复 15 个帖子，然后才开始受漏水 速率的影响。
    
    也可以理解为：
    
    桶容量为16，每60秒产生30个令牌。本次取走一个，还剩15个令牌，2秒后令牌将桶装满(0.5s产生一个令牌)。

在执行限流指令时，如果被拒绝了，就需要丢弃或重试。cl.throttle 指令考虑的非常周 到，连重试时间都帮你算好了，直接取返回结果数组的第四个值进行 sleep 即可，如果不想 阻塞线程，也可以异步定时任务来重试

Java实现：

package com.example.demo.book;
    
    import redis.clients.jedis.HostAndPort;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.JedisCluster;
    import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
    import redis.clients.jedis.commands.JedisCommands;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.List;
    import java.util.Set;
    
    /**
     * @Author: acton_zhang
     * @Date: 2023/4/17 2:27 上午
     * @Version 1.0
     */
    public class RedisCellDistributedRateLimiter {
        
    
        //jedis命令客户端
        protected JedisCommands jedis;
        //自定义限流key
        protected String key;
        //时间窗口 单位秒
        protected int period;
        //最大令牌容量
        protected int maxCapacity;
    
        public RedisCellDistributedRateLimiter(JedisCommands jedis, String key, int period, int maxCapacity) {
        
            this.jedis = jedis;
            this.key = key;
            this.period = period;
            this.maxCapacity = maxCapacity;
        }
    
        public boolean tryAcquire(int quote) throws IOException {
        
            List<String> keys = new ArrayList<>();
            keys.add(key);
            List<String> argvs = new ArrayList<>();
            argvs.add(String.valueOf(maxCapacity));
            argvs.add(String.valueOf(maxCapacity));
            argvs.add(String.valueOf(period));
            argvs.add(String.valueOf(quote));
            Object result = null;
            if (jedis instanceof Jedis) {
        
                result = ((Jedis) this.jedis).eval(LUA_SCRIPT, keys, argvs);
            } else if (jedis instanceof JedisCluster) {
        
                result = ((JedisCluster) this.jedis).eval(LUA_SCRIPT, keys, argvs);
            } else {
        
                throw new RuntimeException("redis instance is error") ;
            }
            return ((List<Long>)result).get(0) == 0;
        }
    
        //lua脚本
        public static final String LUA_SCRIPT = "local key = KEYS[1]\n"+
                "local init_burst = tonumber(ARGV[1])\n"+
                "local max_burst = tonumber(ARGV[2])\n"+
                "local period = tonumber(ARGV[3])\n"+
                "local quota = ARGV[4]\n"+
                "return redis.call('CL.THROTTLE',key,init_burst,max_burst,period,quota)";
    
    
        public static void main(String[] args) throws Exception{
        
            //构造Jedis集群
            // Set<HostAndPort> nodeList  = new HashSet<>();
            // nodeList.add( new HostAndPort("127.0.0.1", 6237));
            // JedisCluster jedisCluster =
            //         new JedisCluster(nodeList,10000,10000,10,"****", new JedisPoolConfig());
    
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
            jedis.auth("123456");
            String key = "redis-cell-test";
            int period = 5;
            int maxCapacity = 1;
            //构造限流器
            RedisCellDistributedRateLimiter limiter =
                    new RedisCellDistributedRateLimiter(jedis, key, period, maxCapacity);
            //计数器
            int pass = 0;
            int nopass = 0;
            for (;;){
        
                Thread.sleep(1000);
                if (limiter.tryAcquire(1)){
        
                    pass++;
                    System.out.println("第" + pass + "次通过限流");
                }else {
        
                    nopass++;
                    System.out.println("第" + nopass + "次无法通过");
                }
            }
        }
    }

第1次通过限流
    第2次通过限流
    第1次无法通过
    第2次无法通过
    第3次无法通过
    第3次通过限流
    第4次无法通过
    第5次无法通过
    第6次无法通过
    第7次无法通过
    第4次通过限流
    第8次无法通过
    第9次无法通过
    第10次无法通过
    第11次无法通过
    第5次通过限流
    第12次无法通过
    第13次无法通过
    第14次无法通过

平均4秒通过一次。

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[https_github.com_brandur_redis-cell_releases_download_v0.2.5_redis-cell-v0.2.5-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz]: https://github.com/brandur/redis-cell/releases/download/v0.2.5/redis-cell-v0.2.5-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
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