接口限流 5 种算法详解

接口被刷怎么办？限流方案全攻略——从最简单的计数器到分布式 Redis+Lua 原子限流，5 种算法覆盖不同场景。

一、计数器（最简单）

统计单位时间内的请求数，超过阈值则拒绝。

// 简单实现（生产用 Redis）
if (redis.incr("rate:user:123") > 100) {
    return "请求太频繁，请稍后再试";
}
redis.expire("rate:user:123", 1); // 1 秒过期

⚠️ 缺点：临界点问题——0.9 秒时刷 100 次，1.1 秒时再刷 100 次，实际 1 秒内请求了 200 次。

二、滑动窗口（计数器升级版）

把时间切成多个小窗口，更精确地统计请求数。解决了计数器的临界点问题，但实现较复杂。

三、令牌桶（最推荐）

以固定速率往桶里放令牌，请求来了先拿令牌，拿到才放行。

• 优点： 可以应对突发流量（桶里有令牌就能用）
• 代表实现： Guava RateLimiter

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(100); // 每秒 100 个令牌
if (!limiter.tryAcquire()) {
    return "系统繁忙，请稍后再试";
}

四、漏桶

请求像水滴一样进入漏桶，以固定速度流出。

• 优点： 流量非常平滑
• 缺点： 无法应对突发流量

五、Redis + Lua（分布式限流）

Lua 脚本保证原子性执行，适用于分布式场景。

-- Lua 脚本：原子性执行限流
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local expire = tonumber(ARGV[2])

local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current >= limit then
    return 0
end
current = redis.call('incr', key)
if current == 1 then
    redis.call('expire', key, expire)
end
return 1

限流维度选择

关联页面