分布式限流 - 技术栈

一、核心原理

分布式限流的核心：在集群多台机器上，统一控制总请求速率，而不是每台机器各自限流。

分布式限流核心原理：

① 所有请求共享同一个计数器 / 令牌桶
② 计数必须原子化（多线程 / 多机器不冲突）
③ 统一存储：Redis（最主流）
④ 执行必须高效：用 Lua 脚本保证原子性

一句话总结： Redis + Lua 脚本 = 分布式限流标准方案

二、最常用的 3 种实现方式

1. Redis + Lua（固定窗口限流，最简单通用）

Lua 复制代码

-- key：限流key（如接口名/用户ID）
-- max：最大允许数
-- ttl：时间窗口（秒）
local count = redis.call("incr", KEYS[1])
if count == 1 then
    redis.call("expire", KEYS[1], ARGV[1])
end
if count > tonumber(ARGV[2]) then
    return 0  -- 超过限流，拒绝
end
return 1      -- 放行

原理：

单位时间（如 1 秒）最多允许 N 个请求
用 Redis 做全局计数
Lua 脚本保证：判断 + 计数 + 过期 原子执行，无并发问题

优点：实现最简单、性能极高

适用：绝大多数接口限流、网关限流、IP 限流

2. Redis + Lua（令牌桶限流，支持突发流量）

原理：

桶里固定容量令牌
每秒固定放入 N 个令牌
请求拿走一个令牌，没有就拒绝

适用：电商、秒杀、允许瞬时流量突增

3. 成熟框架（不用写代码，直接集成）

如果不想写 Redis+Lua，直接用现成框架：

1) Sentinel（阿里出品，推荐）

原理：默认「滑动窗口」，同时支持令牌桶、漏桶
位置：服务内部（资源层），可在网关、业务接口、方法、热点参数上使用Sentinel。
粒度：细粒度，资源（接口 / 方法）、QPS、并发线程、热点参数、链路 / 关联限流。
目的：服务级精准防护、熔断降级、流量塑形。
依赖：单机可独立运行，分布式可结合 Redis/Nacos 等。

2) Spring Cloud Gateway

原理：Redis 存令牌（固定用「令牌桶」），按速率生成，桶有容量，允许一定突发。
位置：网关层（入口），所有请求先到网关。
粒度：粗粒度，按路由 / 接口 / IP / 用户限流。
目的：全局流量削峰、挡大流量、保护整个微服务集群。
依赖：必须配合 Redis + Lua 做分布式计数。

Lua 复制代码

--yaml文件
filters:
  - name: RequestRateLimiter
    args:
      redis-rate-limiter.replenishRate: 10  # 每秒生成10个
      redis-rate-limiter.burstCapacity: 20 # 桶最大20个

3) Redisson

Redis 官方推荐的 Java 客户端，轻松实现分布式锁 + 分布式限流 + 高并发可靠性
自带 RRateLimiter
一行代码实现分布式限流

java 复制代码

public boolean tryAccess() {
    // 限流 key
    RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("limit:api:getOrder");

    // 规则：每秒生成 10 个令牌
    rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);

    // 尝试获取 1 个令牌
    return rateLimiter.tryAcquire(1);
}

三、关键点

为什么必须用 Lua？ 避免多机并发导致计数不准，保证原子性。
为什么用 Redis？ 高性能、内存操作、集群统一计数。
固定窗口 vs 滑动窗口
- 固定窗口：简单，但临界值可能突刺
- 滑动窗口：更平滑，适合严格限流
分布式限流一定放在哪里？ 网关层（Gateway/Nginx） 统一控制，不要每个服务自己实现。