条件
近来公司在做有需求在做分布式限流，调研的限流框架大概有
1、spring cloud gateway集成redis限流,但属于网关层限流
2、阿里Sentinel,功能强大、带监控平台
3、srping cloud hystrix，属于接口层限流，提供线程池与信号量两种方式
4、其他：redission、手撸代码
实际需求情况属于业务端限流，redission更加方便，利用更加灵活，下面先容下redission分布式限流怎样利用及原理：
一、利用
利用很简单、如下
// 1、 声明一个限流器RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key); // 2、 设置速率，5秒中产生3个令牌rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS); // 3、试图获取一个令牌，获取到返回truerateLimiter.tryAcquire(1)二、原理
1、getRateLimiter
// 声明一个限流器 名称 叫keyredissonClient.getRateLimiter(key)2、trySetRate
trySetRate方法跟进去底层实现如下：@Overridepublic RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);" + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);" + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);", Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());}举个例子，更容易明确：
比如下面这段代码，5秒钟产生3个令牌，而且全部实例共享（RateType.OVERALL全部实例共享、RateType.CLIENT单实例端共享）
trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);那么redis中就会设置3个参数：
hsetnx,key,rate,3hsetnx,key,interval,5hsetnx,key,type,0接着看tryAcquire(1)方法：底层源码如下
private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) { return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');" //1 + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');" //2 + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3 + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4 + "local valueName = KEYS[2];" //5 + "if type == 1 then " + "valueName = KEYS[3];" //6 + "end;" + "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7 + "if currentValue ~= false then " + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8 + "return redis.call('pttl', valueName); " + "else " + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9 + "return nil; " + "end; " + "else " //10 + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); " + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " + "return nil; " + "end;", Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()), value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());}第1、2、3备注行是获取上一步set的3个值：rate、interval、type，如果这3个值没有设置，直接返回rateLimiter没有被初始化。
第5备注行声明一个变量叫valueName 值为KEYS[2],KEYS[2]对应的值是getValueName()方法，getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我们设置的key；如果type=1，表现全局共享，那么valueName 的值改为取KEYS[3]，KEYS[3]对应的值为getClientValueName()，检察getClientValueName()源码：
String getClientValueName() { return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString()); }ConnectionManager().getId()如下：
public interface ConnectionManager { UUID getId(); 省略...}这个getId()是每个客户端初始化的时间生成的UUID，即每个客户端的getId是唯一的，这也就验证了trySetRate方法中RateType.ALL与RateType.PER_CLIENT的作用。
- 接着看第7尺度行，获取valueName对应的值currentValue；初次获取肯定为空，那么看第10尺度行else的逻辑
- set valueName 3 px 5，设置key=valueName value=3 逾期时间为5秒
- decrby valueName 1，将上面valueName的值减1
- 那么如果第二次访问，第7标注行返回的值存在，将会走第8标注行，紧接着走如下判断
- 如果当前valueName的值也就是3，小于要得到的令牌数量(tryAcquire方法中的入参)，那么分析当前时间内（key的有效期5秒内），令牌的数量已经被用完，返回pttl(key的剩余逾期时间)；反之分析桶中有充足的令牌，获取之后将会把桶中的令牌数量减1，至此竣事。
总结
redission分布式限流接纳令牌桶头脑和固定时间窗口，trySetRate方法设置桶的巨细，利用redis key逾期机制到达时间窗口目的，控制固定时间窗口内答应通过的请求量。 |
