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。