如何用Redis构建访问频率控制模块
原理概述：
程序会确定一个时间片，这个时间片越小，控制精度越高。一个访问控制涉及到多个时间片。
程序在某个时间要求加入一次访问记录，会先针对当前时间计算要用到的时间片，并对这个时间片的counter加1。
程序在判断一段时间访问了多少次时，会先计算这段时间包含多少个时间片，然后取出所有这些时间片将counter相加后返回。
原理介绍看这里，程序相关源码在这里(nodejs)
怎样用Redis构建访问频率控制模块
使用示例(nodejs)：
varredback=require('
redback'
).createClient(),
ratelimit=redback.createRateLimit('
requests'
);
//IncrementthecountforthespecifiedIP
ratelimit.add('
127.0.0.1'
);
//Countthenumberofrequestsinthelast20seconds
ratelimit.count('
127.0.0.1'
,20,function(err,requests){
if(requests>
30){
//Throttletheuserinsomeway..
}
});
Redis是一个高效的key-value存储解决方案，它能够轻松地实现数据的读写操作。在大量的访问请求中，通常会需要一种机制来限制访问频率，以免对服务器造成过大的负担和风险。本文将介绍如何用Redis构建一个高效的访问频率控制模块。
第一步：限制访问次数
在访问量较大的情况下，有必要对访问进行限制。可以通过设置key的过期时间来实现。比如，如果对于一个请求，限制60秒内访问一次，我们可以这样写代码：
```python
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
def limit_rate(ip):
key = 'rate:%s' % ip
now_time = time.time()
r.setex(key, 60, now_time)
return True
```
在上述代码中，我们首先定义了一个Redis的连接池，然后将其实例化，调用limit_rate()函数即可进行访问限制，防止恶意请求。
第二步：计算访问次数
当限制次数到达上限时，则需要返回提示。这需要我们在Redis中设定一个计数器。通过incrby()方法，每获取一次访问，计数器+1，达到上限则返回错误提示。
```python
def limit_rate(ip):
key = 'rate:%s' % ip
now_time = time.time()
r.setex(key, 60, now_time)
r.keys()
access_times = r.get(key)
if access_times:
access_times = int(access_times)
if access_times > 10:
return False
else:
return r.incrby(key)
else:
return r.set(key, 1)
```
在上述代码中，我们通过调用Redis的get()方法获取到当前IP已访问的次数，如果当前访问次数已经超过10次，则返回错误提示，否则，将计数器加1，再返回当前访问次数。
第三步：使用令牌桶算法
上述方案存在一定可能性，因为多个请求在同一时刻被同时请求。这样可能会导致一些请求超出限制上限，而有一些请求并没有超出限制，但并没有得到正常响应。这时，我们可以通过令牌桶算法来解决该问题。
令牌桶算法是基于令牌的访问控制算法。大概思路如下：初始化一个定量的桶，以恒定的速率往里面填充令牌，每个请求需要获取一个令牌才能被处理，如果令牌桶中当前已经没有令牌，那么请求则需要等待到有空闲的令牌时才能被处理。
```python
class TokenBucket(object):
def __init__(self, size, rate):
self._size = size
self._rate = rate
self._tokens = size # 数据存储到redis中
self._last_consume_time = time.time()
def get_token(self):
now = time.time()
if self._tokens < self._size:
delta = self._rate * (now - self._last_consume_time)
self._tokens = min(self._size, self._tokens + delta)
self._last_consume_time = now
if self._tokens > 0:
self._tokens -= 1
return True
else:
return False
def limit_rate(ip):
key = \"rate:%s\" % ip
t = TokenBucket(size=10, rate=0.5)
if not t.get_token():
return False
r.setex(key, 60, time.time())
return True
```
在上述代码中，我们将访问次数的限制通过令牌桶算法进行优化，以确保响应的公平性与高效性。
总结：
Redis是一个高性能、可扩展的NoSQL数据库，它很容易用来实现高效的访问频率控制。本文介绍了三种不同的访问限制方案，具有普适性，可满足不同的应用场景需要。希望本文的方法与思路能给大家提供一些启示。
