分布式限流:Redis

在使用Redis实现分布式限流时，可以使用Redis的原子操作INCR和EXPIRE结合使用。以下是一个简单的Python示例，使用redis-py客户端库实现：

import redis
import time
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
def is_rate_limited(key, max_requests, time_window):
    # 请求数增加
    requests = r.incr(key)
    # 如果是第一次访问，设置过期时间
    if requests == 1:
        r.expire(key, time_window)
 
    # 如果请求数超过了最大请求数，则认为被限流
    if requests > max_requests:
        return True
    # 否则，没有被限流
    else:
        # 计算剩余时间
        remaining_time = r.ttl(key)
        return False, remaining_time
 
# 使用示例
key = 'user_123'  # 用户标识
max_requests = 10  # 时间窗口内最大请求次数
time_window = 60  # 时间窗口，单位为秒
 
# 检查是否被限流
is_limited, remaining_time = is_rate_limited(key, max_requests, time_window)
if is_limited:
    print(f"被限流，剩余时间：{remaining_time}秒")
else:
    print("请求通过")

这段代码定义了一个is_rate_limited函数，它通过Redis的INCR命令来增加特定key的请求计数，并设置过期时间来限制在特定时间窗口内的请求次数。如果请求计数超过最大请求数，则返回True表示被限流，同时返回剩余时间；否则返回False表示请求通过。