每秒扛住10万请求？RedissonRateLimiter 分布式限流器详解

蜡笔小柯南2025-09-04 20:15

目录

种一棵树最好的时间是10年前，其次就是现在，加油！
--by蜡笔小柯南

RedissonRateLimiter作为方便好用的限流工具，在某些场景下，极简了我们的开发，通过简单几行代码，就能搞定限流。那么，如何好用的限流器，底层是如何实现的呢？接下来，让我们一起去探索！

Java源码分析

这是 RedissonRateLimiter 类下的 tryAcquireAsync 方法，限流的主要逻辑在这里面

java 复制代码 
private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {
        byte[] random = getServiceManager().generateIdArray();

        return commandExecutor.evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');"
              + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');"
              + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');"
              + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')"
              
              + "local valueName = KEYS[2];"
              + "local permitsName = KEYS[4];"
              + "if type == '1' then "
                  + "valueName = KEYS[3];"
                  + "permitsName = KEYS[5];"
              + "end;"

              + "assert(tonumber(rate) >= tonumber(ARGV[1]), 'Requested permits amount could not exceed defined rate'); "

              + "local currentValue = redis.call('get', valueName); "
              + "local res;"
              + "if currentValue ~= false then "
                     + "local expiredValues = redis.call('zrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval); "
                     + "local released = 0; "
                     + "for i, v in ipairs(expiredValues) do "
                          + "local random, permits = struct.unpack('Bc0I', v);"
                          + "released = released + permits;"
                     + "end; "

                     + "if released > 0 then "
                          + "redis.call('zremrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval); "
                          + "if tonumber(currentValue) + released > tonumber(rate) then "
                               + "currentValue = tonumber(rate) - redis.call('zcard', permitsName); "
                          + "else "
                               + "currentValue = tonumber(currentValue) + released; "
                          + "end; "
                          + "redis.call('set', valueName, currentValue);"
                     + "end;"

                     + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then "
                         + "local firstValue = redis.call('zrange', permitsName, 0, 0, 'withscores'); "
                         + "res = 3 + interval - (tonumber(ARGV[2]) - tonumber(firstValue[2]));"
                     + "else "
                         + "redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); "
                         + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "
                         + "res = nil; "
                     + "end; "
              + "else "
                     + "redis.call('set', valueName, rate); "
                     + "redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); "
                     + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "
                     + "res = nil; "
              + "end;"

              + "local ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]); "
              + "if ttl > 0 then "
                  + "redis.call('pexpire', valueName, ttl); "
                  + "redis.call('pexpire', permitsName, ttl); "
              + "end; "
              + "return res;",
                Arrays.asList(getRawName(), getValueName(), getClientValueName(), getPermitsName(), getClientPermitsName()),
                value, System.currentTimeMillis(), random);
    }

可以看到，使用了大量的 lua 脚本，其中，KEYS[1]、ARGV[1]分别表示取的key的第1个值，以及参数的第1个值，中括号里面的数字，表示取的是第几个值。

我们看一下 evalWriteAsync 方法的定义，如下：

java 复制代码 
<T, R> RFuture<R> evalWriteAsync(String key, Codec codec, RedisCommand<T> evalCommandType, String script, List<Object> keys, Object... params);

最后两个参数，一个是 List<Object> keys，一个是 Object... params。KEYS[1]就是从 keys 中取第1个值，ARGV[1]就是从 params 中取第1个值。

Lua脚本分析

创建限流器

使用 Hash 结构来保存

保存和获取的命令分别为：

  • hset key field value
  • hget key field
lua 复制代码 
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]);

创建限流器，向redis中保存了 rate、interval、type 信息

尝试获取令牌

通过 Lua 脚本实现，我把 Lua 脚本拷贝出来，写了注释

lua 复制代码 
-- 速率，即规定的时间内，能够通过多少个
local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');
-- 时间间隔，即规定的时间，如60秒
local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');
-- 类型，用于区分单机限流还是集群限流，默认type=0，所以这里不用关注
local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');
-- 校验，rate!=false && interval!=false && type!=false，其中任何一个不满足则抛出异常：RateLimiter is not initialized
assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')

-- {keyName}:value，大括号内是key的名称，后面+冒号+value共同组成valueName
local valueName = KEYS[2];

-- {keyName}:permits，大括号内是key的名称，后面+冒号+ permits共同组成permitsName
local permitsName = KEYS[4];

-- type即为第6行获取到的type的值，当type=1时才会走下面的逻辑，由于type默认为0，所以这里不用关注
if type == '1' then 
  valueName = KEYS[3];
  permitsName = KEYS[5];
end;

-- ARGV[1]是请求的令牌数量，rate必须要比请求的大
-- 如：60秒允许1个，rate=1，如果请求的令牌数是2，即rate<ARGV[1],则抛出异常，异常信息为：Requested permits amount could not exceed defined rate
assert(tonumber(rate) >= tonumber(ARGV[1]), 'Requested permits amount could not exceed defined rate'); 

-- get valueName --> get {keyName}:value，第一次执行redis中什么都还没有，所以currentValue为null
-- 第二次执行，currentValue有值
local currentValue = redis.call('get', valueName); 
local res;

-- 第一次：currentValue为null，进入else分支
-- 第二次，currentValue不为null，进入下面的if分支
if currentValue ~= false then 
  -- 从zset中取数据，{keyName}:permits为key，取的区间是 0 ~ (当前时间戳 - 时间间隔)
  -- 如：第一次请求的时间是8:00:00，第二次请求的时间是8:00:30，当前时间戳就是8点30秒，时间间隔是60秒
  -- 8:00:30减去60秒，7:59:30，则取的数据就是0 ~ 7:59:30 这区间的数据
  -- 由于第一次的请求时间是8:00:00，所以取出的expiredValues值为空，也就是过期的数据
  local expiredValues = redis.call('zrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval); 
  local released = 0; 
  -- 遍历expiredValues，如果expiredValues有值，released=之前所有请求的令牌数之和
  for i, v in ipairs(expiredValues) do 
    local random, permits = struct.unpack('Bc0I', v);
    -- 表示释放或者回收已过期的令牌，供下次请求使用
    released = released + permits;
  end; 

  -- released大于0，说明有过期的数据，如果没有，不会进入此if分支
  if released > 0 then 
    -- {keyName}:permits为key，区间是0 ~ (当前时间戳 - 时间间隔)，将所有过期的数据从zset中移除
    redis.call('zremrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval); 
    -- 如果当前令牌数 + 释放(回收)的令牌数 > rate
    if tonumber(currentValue) + released > tonumber(rate) then 
      -- 当前的令牌数 = rate - zset中的元素个数
      currentValue = tonumber(rate) - redis.call('zcard', permitsName); 
    else 
      -- 当前的令牌数 = 当前的令牌数 + 释放(回收)的令牌数
      currentValue = tonumber(currentValue) + released; 
    end; 
    -- 将更新后的当前令牌数的值，重新保存到{keyName}:value中，表示当前可用的令牌总数
    redis.call('set', valueName, currentValue);
  end;

  -- 如果当前的令牌数小于请求的令牌数
  if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then 
    -- 获取zset中最早的一次请求，返回的firstValue中包含此次请求的令牌数和请求时间
    local firstValue = redis.call('zrange', permitsName, 0, 0, 'withscores'); 
    -- ARGV[2]:当前时间戳 firstValue[2]:最早请求的时间戳，这里不同的版本源码有区别
    -- 最终表示的是，距离下次令牌产生还需要多长时间
    res = 3 + interval - (tonumber(ARGV[2]) - tonumber(firstValue[2]));
    
  -- 表示当前的令牌数>=请求的令牌数
  else 
    -- 更新zset，当前请求的令牌数以及当前时间戳
    redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); 
    -- 对{keyName}:value做自减，总的令牌数 - 请求的令牌数
    redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
    res = nil; 
  end; 

else 
  -- set一个key-value数据，记录当前限流器的令牌数量
  -- set {keyName}:value rate
  redis.call('set', valueName, rate); 
  -- 保存一个zset数据，{keyName}:permits为key，score是当前时间戳，member是经过格式化的，在redis可视化工具中
  -- 显示的是编码。实际上记录的就是这次请求的令牌数。所以，这个zset的数据，保存的就是请求的时间戳和请求的令牌数量
  redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); 
  -- 对{keyName}:value做自减，总的令牌数 - 请求的令牌数
  redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
  res = nil; 
end;

-- 获取key的过期时间，如果设置了过期时间，则进行续期
local ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]); 
if ttl > 0 then 
  redis.call('pexpire', valueName, ttl); 
  redis.call('pexpire', permitsName, ttl); 
end; 
return res;

redisson使用了zset 数据结构来保存请求的信息，这样可以通过比较 score 分数，也就是请求的时间戳，来判断令牌需不需要生产。如果当前请求距离上一次请求超过了一个令牌生产周期，则说明令牌需要生产，之前用掉了多少个，就生产多少个，而之前用掉了多少个令牌的信息也在 zset 中保存了；如果没有超过一个令牌周期，则判断剩余可用的令牌数是否满足请求的令牌数，如果满足，则通过，如果不满足，则拒绝。

案例实战

比如：我们设置，60秒内只允许1个请求通过，也就是说，每60秒，才会生产1个令牌，每次只允许请求1个令牌

这里我们使用发短信场景，60秒内，只允许发送1条短信

key为：telephone:limit:13612345678

rate为：1

interval为：60秒

创建完成后，redis中保存的数据结构是这样的，我们传入的是60秒，在实际保存时会转换为毫秒，所以interval的值是60000

第一次请求进入

分析源码可得，Lua 脚本中，KEYS[1]的值就是key的值，即KEYS[1] = telephone:limit:13612345678

lua 复制代码 
local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');
local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');
local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');

Lua 脚本中，这3条语句，转换为redis的实际命令就是：

  • hget telephone:limit:13612345678 rate
  • hget telephone:limit:13612345678 interval
  • hget telephone:limit:13612345678 type

获取到的值就是redis中hash结构保存的信息，得到：

  • rate：1
  • interval：60000
  • type：0

下面，继续执行这条语句：

lua 复制代码 
assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')

这条语句对上面获取到的3个字段做了校验，rate、interval、type 必须同时不为空，否则，抛出异常，异常信息为：RateLimiter is not initialized

下面，继续执行以下语句：

lua 复制代码 
local valueName = KEYS[2];
local permitsName = KEYS[4];
if type == '1' then
	valueName = KEYS[3];
	permitsName = KEYS[5];
end;

经源码分析可得

KEYS[2] = {telephone:limit:13612345678}:value

KEYS[4] = {telephone:limit:13612345678}:permits

即：

valueName = {telephone:limit:13612345678}:value

permitsName = {telephone:limit:13612345678}:permits

由于 type = 0 ，所以这里的if分支不进入。继续执行后面语句

lua 复制代码 
assert(tonumber(rate) >= tonumber(ARGV[1]), 'Requested permits amount could not exceed defined rate'

这条语句是校验：请求的令牌数不能超过设置的 rate 数，如：我们 rate 设为了1，请求的令牌数是2，则抛出异常，异常信息为：Requested permits amount could not exceed defined rate

继续执行后续语句，

lua 复制代码 
local currentValue = redis.call('get', valueName); 
local res;
if currentValue ~= false then

currentValue 实际执行的redis命令是：

  • get {telephone:limit:13612345678}:value

由于是第一次请求，此时redis中除了保存的 hash 结构的数据外，没有其他任何数据，所以 currentValue 获取到的就是null，再判断 currentValue，由于它为null，if 分支进不去，直接到else分支

lua 复制代码 
else 
  redis.call('set', valueName, rate); 
  redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); 
  redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
  res = nil; 
end;

set valueName rate 转换为redis命令就是：

set {telephone:limit:13612345678}:value 1

此时，currentValue才保存到redis中

再向redis中保存一个 zset ，key是permitsName，即{telephone:limit:13612345678}:permits，redis中 zadd 的命令格式是：
zadd key socre member ，最终，score就是当前的时间戳，member就是当前请求的令牌数

最后，使用 decrby 命令对 valueName 进行自减
decrby {telephone:limit:13612345678}:value 1

自减1后，此时，redis中的值为0

继续执行后续语句：

lua 复制代码 
local ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]);
if ttl > 0 then
	redis.call('pexpire', valueName, ttl);
	redis.call('pexpire', permitsName, ttl);
end
return res;

获取过期时间，默认我们没有手动设置过期时间，所以获取到的 ttl = -1 ，不满足 if 条件，if 分支不执行。后续我们直接略过此段代码。

至此，第一次请求完成，向redis中新增的key有：

  • {telephone:limit:13612345678}:value
    • String 结构，值为0
  • {telephone:limit:13612345678}:permits
    • hash 结构，member为请求的令牌数，score为这次请求的时间戳

第二次请求进入

当执行语句到local currentValue = redis.call('get', valueName);时，currentValue有值，为0，就会进入if currentValue ~= false分支

后续执行的语句为：

lua 复制代码 
if currentValue ~= false then
	local expiredValues = redis.call('zrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval);
	local released = 0;
	for i, v in ipairs(expiredValues) do
		local random, permits = struct.unpack('Bc0I', v);
		released = released + permits;
end;

redis.call 实际执行的redis命令是：zrangebyscore {telephone:limit:13612345678}:permits 0 当前时间-interval，从zset中取数据，key是{telephone:limit:13612345678}:permits，范围是 0 ~ (当前时间戳 - interval)。

例如：第一次请求的时间是8:00:00，请求的令牌数量是1个，那么zset中就会记录第一次请求的时间和请求的令牌数量；第二次的请求时间是8:00:30，interval是60秒，第二次请求的时间减去interval 就是7:59:30，获取的zset数据范围是 0 ~ 7:59:30，因为第一次请求是8:00:00，所以这次获取不到数据，expiredValues就是空，released = 0，for循环不会进入，此语句块执行结束。

因为 released = 0，所以 if released > 0 的分支不会进入，直接走到后面的语句。

lua 复制代码 
if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then
	local firstValue = redis.call('zrange', permitsName, 0, 0, 'withscores');
	res = 3 + interval - (tonumber(ARGV[2]) - tonumber(firstValue[2]));
else
	redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1]));
	redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]);
	res = nil;
end;

currentValue是当前的令牌数，ARGV[1] 是请求的令牌数，如果当前的令牌数 < 请求的令牌数，则获取zset中按score排序后，score最小的那一条数据，即时间最早的那一条数据，转换为redis命令是：zrange {telephone:limit:13612345678}:permits 0 0 withscores，如果firstValue有值，说明这次请求应该被拒绝，没有可用的令牌提供给这次请求，返回距离下次令牌产生还需要多长时间。

如：60秒允许1个请求通过，9:00:00第一个请求，请求1个令牌，成功通过，令牌分配给第一个请求，此时当前可用令牌为0，9:00:05第二个请求，请求1个令牌，当前已没有空闲可用的令牌，得需要下一个时间周期后才会产生新的令牌，也就是60秒后，第二个请求只比第一个请求晚了5秒，小于令牌产生的周期，所以，第二个请求则不通过，返回距离下次令牌产生还需要多长时间。

下面是else分支执行的语句：

lua 复制代码 
else
	redis.call('zadd', permitsName, ARGV[2], struct.pack('Bc0I', string.len(ARGV[3]), ARGV[3], ARGV[1])); 
	redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); 
	res = nil; 
end;

如果当前的令牌数 >= 请求的令牌数，走入else分支，这里就比较简单，向zset中保存数据，对valueName做自减1，结束。

下面讨论released > 0 的情况：

lua 复制代码 
if currentValue ~= false then
	local expiredValues = redis.call('zrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval);
	local released = 0;
	for i, v in ipairs(expiredValues) do
		local random, permits = struct.unpack('Bc0I', v);
		released = released + permits;
end;
if released > 0 then
	redis.call('zremrangebyscore', permitsName, 0, tonumber(ARGV[2]) - interval);
	if tonumber(currentValue) + released > tonumber(rate) then
		currentValue = tonumber(rate) - redis.call('zcard', permitsName);
	else
		currentValue = tonumber(currentValue) + released;
	end
	redis.call('set', valueName, currentValue);
end

released > 0 说明 firstValue有值，进入for循环后，给released进行了赋值。

例如：第一次请求的时间是8:00:00，请求的令牌数量是1个，那么zset中就会记录第一次请求的时间和请求的令牌数量；第二次的请求时间是8:01:01，interval是60秒，第二次请求的时间减去interval 就是8:00:01，获取的zset数据范围是 0 ~ 8:00:01，因为第一次请求是8:00:00，所以能获取到数据，expiredValues中记录了请求的令牌数以及时间，就是已过期的数据。

进入for循环，permits就是需要释放的令牌数，因为第一次请求的令牌数是1，所以permits = 1，released = released + permits，released = 0 + 1 = 1，released > 0，进入 if 分支。

使用 zremrangebyscore 移除过期的数据，移除的就是expiredValues，即数据范围是0 ~ 8:00:01的数据。下面又做了一层校验，如果 当前令牌数 + 释放的令牌数 > rate，则 当前令牌数 = rate - zset中的元素个数，保证总数不能超过设置的rate；否则，进入else分支，将释放的令牌数加到当前令牌数中，对currentValue进行赋值，更新当前令牌数的值。

完结散花！这一套组合拳分析下来，你学废了吗？

如果你有任何疑问或经验分享，可以在评论区留言哦~~

不管在任何时候，我希望你永远不要害怕挑战，不要畏惧失败。每一个错误都是向成功迈出的一步，每一个挑战都是成长的机会，因为每一次的努力，都会使我们离梦想更近一点。只要你行动起来，任何时候都不算晚。最后，把座右铭送给大家：种一棵树最好的时间是10年前，其次就是现在，加油！共勉 💪。

相关推荐
一行•坚书5 小时前
Redisson分布式锁会发生死锁问题吗？怎么发生的？
java·分布式·后端
半桶水专家7 小时前
kafka Partition（分区）详解
分布式·kafka
何双新7 小时前
第一讲、Kafka 初识与环境搭建
分布式·kafka·linq
阿登林7 小时前
如何使用Kafka处理高吞吐量的实时数据
分布式·kafka
在未来等你7 小时前
Kafka面试精讲 Day 6：Kafka日志存储结构与索引机制
大数据·分布式·面试·kafka·消息队列
1101480750@qq.com7 小时前
66关于kafka:consumer_offsets日志不能自动清理，设置自动清理规则
分布式·kafka
在未来等你8 小时前
Kafka面试精讲 Day 3：Producer生产者原理与配置
大数据·分布式·面试·kafka·消息队列
Hello.Reader8 小时前
Kafka 分层存储（Tiered Storage）从 0 到 1 的配置、调优与避坑
分布式·kafka
bjzw8 小时前
Kafka常见问题及解决方案
分布式·kafka
热门推荐
01UV安装并设置国内源02奈飞工厂官网，国内Netflix影视在线看|中文网页电脑版入口03Xget：下一代开源资源获取加速引擎，让你的文件下载、储存库克隆和镜像拉取快如闪电04Qwen3-Coder 快速上手教程 | Qwen Code + Claude Code05Linux下V2Ray安装配置指南06KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频07不再让Windows更新！&Edge游戏助手卸载及关闭自动更新08A股预测还能更准？开源大模型Kronos带你跑通预测+回测全流程09jdk21下载、安装（Windows、Linux、macOS）10【2025.08.06最新版】Android Studio下载、安装及配置记录（自动下载sdk）