【PmHub面试篇】PmHub中基于Redis加Lua脚本的计数器算法限流实现面试专题解析

你好,欢迎来到本次关于PmHub中基于Redis加Lua脚本的计数器算法限流实现的面试系列分享。在这篇文章中,我们将深入探讨这一技术领域的相关面试题预测。若想对相关内容有更透彻的理解,强烈推荐参考之前发布的博文:【PmHub后端篇】PmHub中基于Redis加Lua脚本的计数器算法限流实现

1 什么是限流?在什么场景下需要使用限流?

  • 限流是一种控制流量 的方法,主要用于防止系统过载,保障服务的稳定性
  • 在高并发场景下,比如电商秒杀、抢购活动等,我们需要限流来防止系统被突发的大量请求压垮

2 常用算法有哪些?

常用算法包括计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶等。

限流算法 原理 优点 缺点
计数器(Counter)法 在固定时间窗口内统计请求数,超过阈值则拒绝请求 实现简单,适用于固定时间窗口的流量控制 无法处理突发流量
滑动窗口计数器法 将固定时间窗口分成多个小窗口,通过滑动小窗口动态统计总请求数 平滑处理流量,比固定窗口更有效 实现复杂度较高
漏桶(Leaky Bucket)算法 请求进入漏桶,漏桶以恒定速率出水,当桶满时新的请求被丢弃 平滑突发流量,严格控制请求处理速率 可能导致请求延迟增加
令牌桶(Token Bucket)算法 系统按恒定速率生成令牌,请求消耗令牌,当没有令牌时请求被拒绝或排队 允许突发流量处理,能长期控制处理速率 实现相对复杂,需要管理令牌
漏桶与令牌桶的组合 将漏桶与令牌桶结合,既能控制平均速率,又能应对突发流量 综合两者优点,既能平滑流量又能应对突发流量 实现复杂度更高

3 能简要介绍一下计数器算法的基本原理吗?

  • 计数器算法的基本原理是在固定时间窗口内对请求次数进行计数
  • 如果请求次数超过设定的阈值,就拒绝后续的请求。这个时间窗口可以是1秒、1分钟等。

4 为什么选择 Redis+Lua 实现限流?

  • Redis具有高性能、单线程 的特点,能够处理高并发请求
  • 同时,Redis提供了丰富的数据结构和原子操作 ,使得限流算法的实现更加简单高效
  • Lua 脚本减少网络交互次数,并通过原子性避免并发问题。
  • 相比本地缓存(如 Guava),Redis 支持跨服务实例的统一限流,更适合微服务架构。

5 您是如何在Redis中实现计数器算法的限流的?能详细描述一下实现过程吗?

  • 注解+AOP 切面+Lua 脚本
  • 用自己理解的话来描述,具体应用场景,在登录接口添加限流。
  • 简述实现过程:定义限流配置(RedisConfig)->自定义限流注解->AOP 切面实现限流逻辑-> 登录接口应用注解

6 登录接口为何需要单独限流?

  • 登录接口通常配置在网关白名单,绕过网关认证,无法被全局限流捕获
  • 登录接口易被暴力破解或高频刷取,需独立防护。通过 Redis+Lua 可精准限制单个用户 / IP 的请求频率。

7 您是如何处理并发请求的?在高并发场景下,限流策略是否依然有效?

  • 通过Redis单线程的特点和Lua脚本的原子性来处理并发请求,确保计数器的准确性。
  • 在高并发场景下,限流策略依然有效,因为Redis的高性能和Lua脚本的原子操作可以应对大量请求

8 有自己压测过吗?怎么压测的?

  • 有, 使用JMeter发送1秒10个请求, 或者1秒100请求等
  • 在不同的并发请求下, 所得出的结果均符合预期

9 当限流计数器达到上限时,您是如何处理用户请求的?是否有备用方案?

  • 计数器达到上限 时,我们会拒绝后续的请求 ,并返回一个友好的错误信息
  • 同时,我们会记录这些被拒绝的请求 ,以便后续进行分析和调整限流策略

10 参考链接

  1. PmHub实现Redis加Lua脚本基于计数器算法的限流
  2. Redis+Lua登录限流相关
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