使用Redis作为简单的限流计数器几种实现策略

在实现简单的接口限流或者商品秒杀时，一般需要Redis来作为计数器。但是在并发场景下，使用不当的可能会踩坑。

这里主要的坑就是：使用不当，会造成key永久有效，永不过期，导致value一直在increment，无法起到限流的作用。

下面就以反面例子说明：

本文使用的是spring-data-redis的RedisTemplate

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

反面实例

 1 public void limit() throws Exception {
 2         String redisKey = "com:xxx:activity:interfaceA:limit";
 3         Long incrResult = redisService.increment(redisKey, 1L);
 4         if (null != incrResult && incrResult == 1) {
 5             redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.SECONDS);
 6         }
 7         if (incrResult > 100) {
 8             throw new Exception("计数器超限");
 9         }
10     }

这个代码的错误在第4，5行。

因为redisService.increment()在key为空的情况下，不是原子性操作。

实际是两步操作，首先Redis 的Incr 命令将 key 中储存的数字值增1；如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作，且将key的有效时间设置为长期有效。

当计数器设置成功之后，给key加expire时间时出现服务故障，将会导致整个key一直存在。无法起到限流作用

正确写法1

 1 public void limit() throws Exception {
 2         String redisKey = "com:xxx:activity:interfaceA:limit";
 3         try {
 4             Long incrResult = redisService.increment(redisKey, 1L);
 5             if (null != incrResult && incrResult == 1) {
 6                 redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.SECONDS);
 7             }
 8             //防止出现并发操作未设置超时时间的场景,这样key就是永不过期,存在风险
 9             if (redisService.getExpire(redisKey, TimeUnit.SECONDS) == -1) {
10                 //设置永不过期的时间
11                 redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.SECONDS);
12             }
13             if (incrResult > 100) {
14                 throw new Exception("计数器超限");
15             }
16         } catch (Exception e) {
17             //出现故障时，删除key
18             redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.MILLISECONDS);
19         }
20     }

正确写法2：给key加一个时间后缀，这样即时出现永不过期的key也只影响其中某一时间段内的key

 1 public void limit() throws Exception {
 2         String redisKey = "com:xxx:activity:interfaceA:limit_" + TimeUnit.MILLISECONDS.toSeconds(DateTime.now().getMillis());
 3         try {
 4             Long incrResult = redisService.increment(redisKey, 1L);
 5             if (null != incrResult && incrResult == 1) {
 6                 redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.SECONDS);
 7             }
 8             if (incrResult > 100) {
 9                 throw new Exception("计数器超限");
10             }
11         } catch (Exception e) {
12             //出现故障时，删除key
13             redisService.expire(redisKey, 1L, TimeUnit.MILLISECONDS);
14         }
15     }