在Redis数据库中实现分布式速率限制的方法
问题
在许多应用中，对昂贵的资源的访问必须加以限制,此时速率限制是必不可少的。许多现代网络应用程序在多个进程和服务器上运行，状态需要被共享。一个理想的解决方案应该是高效、快捷的，而不是依赖于被绑定到特定客户端的单个应用程序服务器（由于负载平衡）或本身持有任何状态。
解决方案
实现这一目标的一个简单有效的方法就是使用Redis,它有很多有用的数据结构和功能,尽管实现速率限制只需要2个功能用:一、在某个具体的键值上递增一个整数，二、给这个键值设置过期时间。
因为redis有个单一的事件循环系统(每个人每次在同一个时间只能执行一个操作),这是个原子操作,也就是说无论有多少个客户端同时交互操作，对于同一个键值总有一个确定的数值。
这在对同一个资源进行多个速率限制的情况下通常是有利的,因为这允许少量的破裂，以及更长的期限限制。例如每秒钟请求3次，没分钟请求20次。因为每个限制都是相对独立的，这就需要与其它限制分开进行单独的递增。
因为速率限制通常用在响应时间比较重要的资源（比如网页应用），所以尽量缩短速率限制的使用时间是非常有必要的。redis的最基本的应用就是发出命令，等待响应，然后发出另一个命令，如此往复。这个花费是昂贵的，因为需要通过网络在应用程序和redis服务器之间多次往返。由于在这个用例中，没有命令依赖其它命令的执行结果，这使得redis的一个叫做流水线技术的使用成为可能。这就是客户端缓存所有redis请求，然后把这写请求发送给redis,redis一次性返回所有的结果。
Redis不会维护客户端需要的限制的，因为redis会根据客户端设置的过期时间删除旧的记数。这消除了客户端统筹协调的需要，和删除竞争条件的可能性。
TheCode
importredis
importtime
defrate_limit_check(r,key,limits):
period_lengths=[_[0]for_insorted(limits.items())]
period_limits=[_[1]for_insorted(limits.items())]
pipe=r.pipeline()
forperiod_lengthinperiod_lengths:
current_period=int(time.time()/period_length)
redis_key='rate_limit:{key}:{period_length}:{current_period}'.format(key=key,period_length=period_length,current_period=current_period)
pipe.incr(redis_key).expire(redis_key,period_length*3)
returnnotany(hits>period_limitforperiod_limit,hitsinzip(period_limits,pipe.execute()[::2]))
if__name__=='__main__':
r=redis.Redis()
printrate_limit_check(r,'127.0.0.1',{1:3,60:20})
{1:3,60:20}意味着每秒钟3次的命中率是允许的，在任何限制下，都允许20次的命中。'127.0.0.1'在这里用作键值，尽管在真实的情况下，可能作为IP地址。更高级的用例将有一个全应用程序的速率限制，键值只有客户端的IP地址，以及一个为昂贵的终结点设置的特定终结点限制，这将用到客户端的IP地址和终结点,例如127.0.0.1+/login/。这些限制可以独立地设置。
returnrate_limit_check(r,'127.0.0.1',{1:3,60:20})andrate_limit_check(r,'127.0.0.1+/login/',{1:2,60:5})
这是一个用Python写的例子，它可以简单地移植到任何语言，只要这门语言包含Redis客户端库。