Redisson RRateLimiter滑动窗口精度不足？Redis Lua脚本原子操作与令牌桶算法改造

大家好，今天我们来聊聊Redisson RRateLimiter在使用滑动窗口算法时可能存在的精度问题，以及如何利用Redis Lua脚本原子操作和令牌桶算法进行改造，提升限流的精确性和性能。

Redisson RRateLimiter 的滑动窗口实现及其潜在问题

Redisson 提供的 RRateLimiter 基于 Redis 实现，提供了多种限流算法，其中就包括滑动窗口算法。滑动窗口算法的核心思想是将时间窗口划分为多个小格子（buckets），每个格子记录一段时间内的请求数量。通过维护这些格子的请求计数，并在滑动过程中累加当前窗口内的请求总数，从而实现限流。

Redisson 的滑动窗口实现，通常是将每个格子作为一个 Redis Hash 的 field，Key 是一个固定的限流器的 Key，Value 是当前格子的请求计数。

示例代码（简化）：

// Redisson配置
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

// 获取 RRateLimiter
RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");

// 初始化 RateLimiterConfig
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 100, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); // 1秒内允许100个请求

// 尝试获取许可
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
    // 处理业务逻辑
    System.out.println("请求被允许");
} else {
    // 限流处理
    System.out.println("请求被限流");
}

潜在问题：精度和并发

虽然 Redisson 的 RRateLimiter 提供了滑动窗口功能，但它可能存在以下问题：

精度问题： Redisson 默认的滑动窗口实现中，时间窗口的划分粒度可能不够细。例如，如果一个窗口是 1 秒，但只划分为 10 个格子，那么每个格子代表 100 毫秒。在高并发场景下，如果大量请求集中在某个格子的很短时间内到达，可能会超过该格子的限制，导致整个窗口的限流失效。
并发问题： 虽然Redisson底层依赖了Redis的单线程特性，但是在高并发场景下，频繁的对Redis Hash进行读写操作(例如每次请求都更新对应的bucket)，仍然可能导致性能瓶颈。此外，如果多个客户端同时操作同一个格子，可能会出现竞争，导致计数不准确。

表格：Redisson 滑动窗口精度问题示例

时间窗口	格子数	格子大小	最大请求数/窗口	实际请求数/窗口	是否限流	说明
1 秒	10	100 毫秒	100	120	否	120个请求集中在某个100毫秒的格子内，虽然超过了该格子的限制，但未超过窗口限制，未被限流
1 秒	100	10 毫秒	100	120	是	120个请求仍然可能集中在某个10毫秒的格子内，但是窗口总请求数超过限制，会被限流

Redis Lua 脚本原子操作与令牌桶算法改造

为了解决上述问题，我们可以结合 Redis Lua 脚本的原子操作和令牌桶算法，对 Redisson 的 RRateLimiter 进行改造。

1. 令牌桶算法概述

令牌桶算法是一种常用的限流算法，其核心思想是：

以恒定速率向桶中放入令牌。
每个请求需要从桶中获取一个令牌，如果桶中没有令牌，则拒绝该请求。

令牌桶算法的优点是可以平滑流量，防止突发流量对系统造成冲击。

2. Lua 脚本实现令牌桶算法

Lua 脚本可以在 Redis 服务器端原子地执行多个操作，避免了并发问题。我们可以使用 Lua 脚本来实现令牌桶算法的逻辑。

Lua 脚本代码：

-- KEYS[1]: rate_limiter_key (令牌桶的Key)
-- ARGV[1]: rate (令牌生成速率，每秒生成多少个令牌)
-- ARGV[2]: capacity (令牌桶的容量)
-- ARGV[3]: tokens (请求需要的令牌数量，通常为 1)
-- ARGV[4]: current_time (当前时间戳，用于计算生成令牌的数量)

local rate_limiter_key = KEYS[1]
local rate = tonumber(ARGV[1])
local capacity = tonumber(ARGV[2])
local tokens = tonumber(ARGV[3])
local current_time = tonumber(ARGV[4])

-- 获取上次请求的时间和当前令牌数量
local last_refreshed = redis.call('HGET', rate_limiter_key, 'last_refreshed')
local current_tokens = redis.call('HGET', rate_limiter_key, 'current_tokens')

-- 初始化令牌桶
if last_refreshed == false then
    last_refreshed = 0
    current_tokens = capacity
end

-- 计算应该生成的令牌数量
local elapsed_time = current_time - tonumber(last_refreshed)
local new_tokens = elapsed_time * rate
current_tokens = math.min(capacity, tonumber(current_tokens) + new_tokens)

-- 检查是否有足够的令牌
if current_tokens >= tokens then
    -- 扣除令牌
    current_tokens = current_tokens - tokens

    -- 更新令牌桶信息
    redis.call('HSET', rate_limiter_key, 'last_refreshed', current_time)
    redis.call('HSET', rate_limiter_key, 'current_tokens', current_tokens)

    -- 允许请求
    return 1
else
    -- 拒绝请求
    return 0
end

脚本解释：

KEYS[1]：存储令牌桶信息的 Redis Key。
ARGV[1]：令牌生成速率（每秒生成的令牌数量）。
ARGV[2]：令牌桶的容量。
ARGV[3]：每次请求消耗的令牌数量，一般设置为 1。
ARGV[4]：当前时间戳，用于计算生成令牌的数量。
脚本首先从 Redis 中获取上次请求的时间和当前令牌数量。如果令牌桶不存在，则进行初始化。
然后，计算应该生成的令牌数量，并更新令牌桶中的令牌数量，确保不超过容量限制。
最后，检查是否有足够的令牌，如果有，则扣除令牌并更新令牌桶信息，允许请求；否则，拒绝请求。

3. Java 代码集成 Lua 脚本

我们需要将 Lua 脚本集成到 Java 代码中，并使用 Redisson 执行该脚本。

Java 代码：

import org.redisson.api.RScript;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.client.codec.LongCodec;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

public class TokenBucketRateLimiter {

    private final RedissonClient redisson;
    private final String rateLimiterKey;
    private final double rate;
    private final long capacity;
    private final String luaScript;

    public TokenBucketRateLimiter(RedissonClient redisson, String rateLimiterKey, double rate, long capacity) {
        this.redisson = redisson;
        this.rateLimiterKey = rateLimiterKey;
        this.rate = rate;
        this.capacity = capacity;

        // 加载 Lua 脚本
        this.luaScript =
                "local rate_limiter_key = KEYS[1]n" +
                        "local rate = tonumber(ARGV[1])n" +
                        "local capacity = tonumber(ARGV[2])n" +
                        "local tokens = tonumber(ARGV[3])n" +
                        "local current_time = tonumber(ARGV[4])n" +
                        "n" +
                        "-- 获取上次请求的时间和当前令牌数量n" +
                        "local last_refreshed = redis.call('HGET', rate_limiter_key, 'last_refreshed')n" +
                        "local current_tokens = redis.call('HGET', rate_limiter_key, 'current_tokens')n" +
                        "n" +
                        "-- 初始化令牌桶n" +
                        "if last_refreshed == false thenn" +
                        "    last_refreshed = 0n" +
                        "    current_tokens = capacityn" +
                        "endn" +
                        "n" +
                        "-- 计算应该生成的令牌数量n" +
                        "local elapsed_time = current_time - tonumber(last_refreshed)n" +
                        "local new_tokens = elapsed_time * raten" +
                        "current_tokens = math.min(capacity, tonumber(current_tokens) + new_tokens)n" +
                        "n" +
                        "-- 检查是否有足够的令牌n" +
                        "if current_tokens >= tokens thenn" +
                        "    -- 扣除令牌n" +
                        "    current_tokens = current_tokens - tokensn" +
                        "n" +
                        "    -- 更新令牌桶信息n" +
                        "    redis.call('HSET', rate_limiter_key, 'last_refreshed', current_time)n" +
                        "    redis.call('HSET', rate_limiter_key, 'current_tokens', current_tokens)n" +
                        "n" +
                        "    -- 允许请求n" +
                        "    return 1n" +
                        "elsen" +
                        "    -- 拒绝请求n" +
                        "    return 0n" +
                        "end";
    }

    public boolean tryAcquire(int tokens) {
        RScript script = redisson.getScript();
        Long result = script.eval(
                RScript.Mode.READ_WRITE,
                LongCodec.INSTANCE,
                luaScript,
                Collections.singletonList(rateLimiterKey),
                rate,
                capacity,
                tokens,
                System.currentTimeMillis() / 1000.0
        );

        return result != null && result == 1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // Redisson配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 创建 TokenBucketRateLimiter 实例
        TokenBucketRateLimiter rateLimiter = new TokenBucketRateLimiter(redisson, "myTokenBucket", 100, 100); // 每秒 100 个令牌，容量 100

        // 尝试获取许可
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
                System.out.println("请求 " + i + " 被允许");
            } else {
                System.out.println("请求 " + i + " 被限流");
            }
            try {
                Thread.sleep(5); // 模拟请求间隔
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        redisson.shutdown();
    }
}

代码解释：

TokenBucketRateLimiter 类封装了令牌桶算法的逻辑。
构造函数中，加载 Lua 脚本。
tryAcquire() 方法执行 Lua 脚本，并根据脚本的返回值判断是否允许请求。
main() 方法演示了如何使用 TokenBucketRateLimiter。

4. 改造后的优势

原子性： Lua 脚本保证了令牌桶算法的原子性，避免了并发问题。
精度： 令牌桶算法可以更精确地控制流量，防止突发流量。
性能： 将限流逻辑放在 Redis 服务器端执行，减少了网络开销。

表格：改造前后对比

特性	Redisson RRateLimiter (滑动窗口)	Redis Lua 脚本 + 令牌桶算法
原子性	部分保证 (依赖 Redis 单线程)	完全保证
精度	可能存在精度问题	更精确
并发性能	可能存在性能瓶颈	性能更优

总结与改进

通过使用 Redis Lua 脚本和令牌桶算法，我们能够有效地解决 Redisson RRateLimiter 在滑动窗口算法中可能存在的精度问题和并发问题。这种改造方案不仅提高了限流的精确性，还提升了系统的整体性能。

可能的改进方向：

动态调整令牌生成速率和容量： 可以根据系统负载情况，动态调整令牌生成速率和容量，以实现更灵活的限流策略。
支持多种限流模式： 可以扩展 Lua 脚本，支持更多的限流模式，例如漏桶算法、计数器算法等。
集成监控和告警： 可以集成监控系统，实时监控限流器的状态，并在触发限流时发出告警。