如何利用redis來進行分散式叢集系統的限流設計

【本文轉自部落格園 作者：張永清 原文連結：https://www.cnblogs.com/laoqing/p/9190430.html】
在很多高併發請求的情況下，我們經常需要對系統進行限流，而且需要對應用叢集進行全域性的限流，那麼我們如何類實現呢。

　　我們可以利用redis的快取來進行實現，並且結合mysql資料庫一起，先來看一個流程圖。

　　這個就是一個典型的對http請求進行全侷限流的流程圖。

　　入口透過請求攔截器進行攔截(filter)。

　　來看程式碼片段，這個程式碼片段就是一個標準的filter(我們這裡基於springboot來定義filter)

　　我們需要做全侷限流時，就需要用到redis了。在redis中，可以將限流配置定義為

　　redis key:介面名稱(或者url)_limit

　　value:map，key：appid(業務id)，value：限流大小

　　就做到配置的快速讀取。

　　限流的配置定義完後，那麼就需要定義限流的計數了。可以定義為

　　redis key:介面名稱(或者url)_count

　　value:map，key：appid(業務id)，value：計數值

　　一個好的限流設計，還需要能做到對限流配置的實時進行更改和動態的配置。那我們就來看如何實現呢

　　下面就是一個限流配置的新增流程。我們可以將改新增配置定義成一個介面或者頁面上的一個功能。就能做到配置的實時增加。

　　最後我們再來看下配置的修改和限流配置的刪除

　　總結：

　　我們充分利用redis的快取配置以及做了限流時，儘量不要影響到系統的整體效能。