Redis 如何实现限流？固定窗口、滑动窗口和令牌桶怎么选？

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Redis 实现限流常见有固定窗口计数、滑动窗口、令牌桶和漏桶。固定窗口简单但边界突刺明显；滑动窗口更平滑但成本更高；令牌桶允许一定突发，适合接口限流。线上通常用 Redis + Lua 保证判断和更新原子性。

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常见 Redis 限流方案：

固定窗口：INCR + EXPIRE，简单高效。
滑动窗口：ZSet 存请求时间戳，按时间范围统计。
令牌桶：按速率生成令牌，请求消耗令牌。
漏桶：请求以固定速率流出，更强调平滑。

固定窗口适合粗粒度限制，如每分钟最多 100 次；滑动窗口适合更精确控制；令牌桶适合允许瞬时突发但限制平均速率的接口。

关键点是原子性和过期清理。多条 Redis 命令要用 Lua 或事务，否则并发下可能超发。

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一、Redis 限流要解决什么

限流的目标是保护系统容量，避免某个用户、IP、接口或租户在短时间内打爆后端。Redis 适合做分布式限流，因为它快、集中、支持原子脚本。

限流不是简单拒绝请求，还要定义维度、窗口、阈值、突发能力和降级动作。例如“用户 1 分钟最多 60 次”和“接口全局每秒最多 1000 次”是不同限流器。

记忆钩子：限流先定“谁、多久、多少、超了怎么办”，再谈算法。

二、固定窗口最简单

固定窗口用 key 表示某个时间段的计数。请求来时 INCR，第一次设置过期时间，超过阈值就拒绝。

key = rate:user:100:202607291705
INCR key
EXPIRE key 60

如果限制每分钟 100 次，实现很简单，性能也好。但问题是窗口边界突刺：用户在 00:59 发 100 次，01:00 又发 100 次，两秒内可能通过 200 次。

三、滑动窗口更精确

滑动窗口通常用 ZSet 存请求时间戳。每次请求先删除窗口外的数据，再统计窗口内数量，未超过阈值则加入当前时间戳。

ZREMRANGEBYSCORE key 0 now-60000
ZCARD key
ZADD key now requestId
EXPIRE key 60

它能避免固定窗口边界突刺，但每次请求要维护 ZSet，成本比 INCR 高。高 QPS 场景要注意内存和 CPU。

四、令牌桶适合允许突发

令牌桶按固定速率生成令牌，桶有容量上限。请求来了，如果有令牌就通过并消耗一个；没有令牌就拒绝或排队。

假设生成速率是每秒 10 个，桶容量 50 个。系统空闲 5 秒后桶满，下一秒可以允许最多 50 个突发请求，但长期平均仍接近每秒 10 个。

new_tokens = min(capacity, old_tokens + elapsed * rate)
if new_tokens >= cost:
  allow and tokens = new_tokens - cost
else:
  reject

这个模型适合 API 限流，因为真实流量常有短暂突发。

五、漏桶强调平滑输出

漏桶可以理解为请求先进入桶，再按固定速率流出。桶满时新请求被拒绝。它比令牌桶更强调平滑，不太鼓励突发。

算法	优点	缺点
固定窗口	简单高效	边界突刺
滑动窗口	更精确	成本较高
令牌桶	支持突发	实现稍复杂
漏桶	输出平滑	突发友好性差

面试时可以结合业务选择：登录防刷可用固定/滑动窗口，开放 API 常用令牌桶。

六、为什么要用 Lua 保证原子性

限流通常包含读取、判断、写入、设置过期多个步骤。如果这些步骤分开执行，在并发下可能多个请求同时看到“未超过”，然后一起放行。

Lua 脚本在 Redis 中执行具有原子性，可以把判断和更新放在服务端一次完成。

客户端并发请求
   |
Redis Lua：读取状态 -> 计算 -> 写回 -> 返回 allow/reject

这样既减少网络往返，也避免并发超发。

七、线上限流要考虑降级体验

限流不是算法写完就结束。被限流后返回什么、是否重试、是否排队、是否按租户隔离，都影响用户体验和系统稳定性。

还要避免 Redis 自身成为瓶颈。全站所有请求都打一个限流 key，会产生热 Key；可以按用户、接口、地域拆维度，或者在网关本地做预限流，Redis 做全局校准。

本地限流挡一层 -> Redis 全局限流 -> 后端服务保护

八、常见误区与追问

误区：固定窗口没有问题。 它有窗口边界突刺，精确限流场景要谨慎。
误区：滑动窗口一定最好。 它更精确但成本更高，高 QPS 下要评估 ZSet 开销。
误区：不用 Lua 也不会超发。 多命令组合在并发下可能出现竞态。
追问：令牌桶和漏桶怎么选？ 令牌桶允许突发，漏桶强调平滑输出。
追问：限流 key 怎么设计？ 按用户、IP、接口、租户、时间窗口组合，避免过粗或过细。
追问：Redis 挂了限流怎么办？ 根据业务选择 fail-open 或 fail-close，并配本地限流兜底。

九、加强记忆

记住“固定简单、滑动精确、令牌突发、漏桶平滑”。Redis 实现限流的灵魂是原子脚本和合理 key 维度。

答题时先讲算法取舍，再讲 Lua 原子性和热 Key 风险，会比只背 INCR + EXPIRE 更完整。

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