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前言

在分布式场景下，接口限流变得更加复杂。传统的单机限流方式难以满足跨节点的限流需求，因此需要一种分布式限流方案。

这里介绍一种基于 Redis 和 Redisson 实现的令牌桶算法分布式限流方案。

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一、原理介绍：令牌桶算法

令牌桶算法是一种用于控制流量的经典算法，其基本原理如下：

• 生成令牌：按照固定的速率向令牌桶中放入令牌。

• 消耗令牌：每个请求到来时需要消耗一个令牌才能执行。

• 桶满时丢弃令牌：如果令牌桶已满，额外生成的令牌会被丢弃。

• 拒绝无令牌请求：当令牌桶为空且有请求到达时，拒绝该请求。

示意图

        +--------------------------+|      请求到达            |+--------------------------+|V+----------------------------+|   令牌桶中是否有令牌？     |+----------------------------+/            \是                 否/                     \
+--------------------+    +----------------------+
|    消耗令牌，放行   |    |   拒绝请求，限流    |
+--------------------+    +----------------------+

二、分布式限流的设计思路

在分布式环境中，多个节点需要共享限流状态。为了解决这个问题，我们采用 Redis 作为分布式存储，并通过 Redisson 的 RRateLimiter 组件实现分布式的令牌桶限流：

1. Redis 统一存储令牌桶状态：

• 使用 Redis 的 RRateLimiter 对象存储令牌桶的容量和剩余令牌数。

2. 多节点共享限流状态：

• 各个服务节点通过 Redis 读取和更新令牌桶状态，实现跨节点的流量控制。

3. 动态配置更新：

• 支持从 Redis 中动态获取限流配置，实现限流规则的热更新。

4. 基于 IP + 接口路径的粒度限流：

• 使用 api_limit:ip:apiPath 作为 Redis 的 Key，针对不同接口和 IP 进行精细化限流。

三、代码实现

1. 初始化令牌桶

   /*** 获取指定接口的令牌桶（每个接口独立一个）** @param apiKey   接口唯一标识* @param rate     允许的请求数* @param interval 时间窗口（秒）* @return RRateLimiter 令牌桶实例*/
   public RRateLimiter getRateLimiter(String apiKey, int rate, int interval) {return rateLimiterCache.compute(apiKey, (key, existingLimiter) -> {String redisKey = String.format("%s:%s", RedisKeyConstant.DOC_RATE_LIMIT_PRE, key);RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(redisKey);// 获取 Redis 中的当前限流配置List<Integer> config = getRateLimiterConfig(redisKey);Integer currentRate = config.get(0);Integer currentInterval = config.get(1);// 检查是否需要重新初始化if (existingLimiter != null && existingLimiter.isExists()&& Objects.equals(currentRate, rate)&& Objects.equals(currentInterval, interval)) {return existingLimiter;}log.warn("检测到限流配置变化或 RateLimiter 失效，重新初始化令牌桶 [{}]", redisKey);// 重新初始化令牌桶rateLimiter.delete();if (!rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, rate, interval, RateIntervalUnit.SECONDS)) {log.error("令牌桶 [{}] 初始化失败", redisKey);return null;}log.info("创建令牌桶 [{}]，QPS: {}, 时间窗口: {} 秒", apiKey, rate, interval);return rateLimiter;});
   }
   

2. 申请令牌

   /*** 申请一个令牌** @param ip   接口唯一标识* @param apiPath   接口唯一标识* @param rate     允许的请求数* @param interval 时间窗口（秒）* @return 是否成功获取令牌*/
   public boolean tryAcquire(String ip, String apiPath, int rate, int interval) {String apiKey = "api_limit:" + ip + ":" + apiPath;RRateLimiter rateLimiter = getRateLimiter(apiKey, rate, interval);if (rateLimiter == null) {return false;}boolean acquired = rateLimiter.tryAcquire();// Redis Key 可能被删除，需要重新初始化if (!acquired && !rateLimiter.isExists()) {log.warn("检测到 RateLimiter [{}] 失效，重新初始化", apiKey);rateLimiterCache.remove(apiKey);rateLimiter = getRateLimiter(apiKey, rate, interval);if (rateLimiter != null) {acquired = rateLimiter.tryAcquire();}}if (!acquired) {log.warn("接口 [{}] 触发限流，QPS: {}, 时间窗口: {} 秒", apiKey, rate, interval);}return acquired;
   }
   

3. 统一限流校验方法

   /*** 令牌限流检查（对外暴露的方法）* @param rate      允许的请求数* @param interval  时间窗口（秒）* @throws ServiceException 如果触发限流*/
   public void checkRateLimit(int rate, int interval) {String clientIp = WebTool.getRealIpAddress(); // 获取真实 IPString apiPath = WebTool.getApiPath(); // 获取接口路径boolean allowed = tryAcquire(clientIp, apiPath, rate, interval);if (!allowed) {log.warn("ip: {}, 接口 [{}] 触发限流，QPS: {}, 时间窗口: {} 秒", clientIp, apiPath, rate, interval);String msg = String.format("访问过于频繁，请稍后再试。IP: %s", clientIp);throw new ServiceException(msg);}
   }
   

✅ 方案解析

1. 分布式环境下的限流

• 使用 Redis 作为中心存储，每个接口的令牌桶都存储在 Redis 中，便于多个节点共享限流状态。

• 使用 Redisson 提供的 RRateLimiter 对象，它基于 Redis 提供了令牌桶算法的封装，自动管理令牌生成和消费的过程。

2. 令牌桶的管理

• 通过 getRateLimiter 方法动态创建和管理令牌桶。

• 使用 rateLimiter.trySetRate() 设置令牌桶的容量和生成速率。

• 每次请求前调用 rateLimiter.tryAcquire() 尝试获取一个令牌，如果成功则执行请求，否则拒绝。

3. 动态配置管理

• 使用 Redis hget 命令读取当前限流配置（rate 和 interval），确保分布式环境下的限流配置保持一致。

• 如果发现 Redis 中的配置与本地配置不一致或令牌桶失效，则重新初始化令牌桶。

4. IP + 接口路径粒度限流

• 每个接口的限流是基于 api_limit:ip:apiPath 作为 Redis 的 Key，实现了IP + 接口级别的限流，可有效防止单个 IP 的恶意请求。

四、方案优缺点

优点	缺点
支持分布式环境，多节点共享限流状态	依赖 Redis，如果 Redis 异常会影响限流功能
支持突发流量，平滑处理请求	需要额外维护 Redis 的资源占用
支持动态限流配置，实时生效	需要额外监控 Redis 的健康状态
提供接口级和 IP 级别的精细化限流	配置不当可能导致限流过于宽松或过于严格

五、 适用场景

• API 网关限流：在 API 网关层通过该方案对外部流量进行限流，保护后端服务。

• 防止恶意攻击：防止某个 IP 针对特定接口的恶意请求。

• 限流突发流量：在秒杀、促销等场景中平滑处理流量峰值。

• 支付接口保护：确保支付接口在高并发情况下依旧可用。

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总结

基于 Redis 的分布式令牌桶限流方案是一个可靠且高效的限流策略。它不仅能够有效应对突发流量，还能在分布式环境下保持限流配置一致性。

通过合理的配置和监控，可以保障系统的稳定性，提升用户体验。😊