面试题：Redis多维度限流应对动态业务变化的策略设计

使用Hash结构存储限流规则：
- 在Redis中，使用Hash数据结构存储限流规则。例如，以rate_limit_rules为key，每个field代表不同的限流维度组合，value存储对应的限流阈值。例如：
```
HSET rate_limit_rules "time:0-6|user_level:1" 100
HSET rate_limit_rules "time:6-18|user_level:2" 200
```
- 这里time:0 - 6|user_level:1表示在0 - 6点，用户等级为1的限流阈值为100；time:6 - 18|user_level:2表示在6 - 18点，用户等级为2的限流阈值为200。
时间维度处理：
- 对于时间维度，可以将一天划分为多个时间段，每个时间段作为限流规则的一部分。可以使用CRON表达式或者简单的时间段标识（如0 - 6，6 - 18，18 - 24）。
- 如果需要更复杂的时间规则，如按周、按月等，可以使用Redis的Sorted Set来存储不同时间粒度的限流规则，并通过时间戳等方式进行排序和检索。
用户等级维度：
- 将用户等级作为限流规则的一个维度，在Hash结构的field中体现。这样可以方便地根据用户等级来获取对应的限流阈值。

原子更新操作：
- 使用Redis的HSET命令进行原子更新。例如，如果要更新time:6 - 18|user_level:2的限流阈值为300，可以执行：
```
HSET rate_limit_rules "time:6-18|user_level:2" 300
```
- 这种方式保证了在高并发场景下更新限流规则的一致性，因为HSET命令是原子操作。
发布 - 订阅模式：
- 为了通知应用程序限流规则的更新，可以使用Redis的发布 - 订阅（Pub/Sub）模式。当限流规则更新时，发布一个消息到特定的频道，所有订阅该频道的应用实例都会收到通知，然后重新加载限流规则。例如：
```
PUBLISH rate_limit_updates "time:6-18|user_level:2 updated to 300"
```
- 应用程序通过SUBSCRIBE rate_limit_updates命令订阅该频道，当收到消息后进行相应处理。

Lua脚本：
- 在高并发场景下，使用Lua脚本来保证限流逻辑的原子性和性能。例如，编写一个Lua脚本实现限流逻辑：
```
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local current = tonumber(redis.call('GET', key) or "0")
if current + 1 > limit then
    return 0
else
    redis.call('INCR', key)
    return 1
end
```
- 应用程序通过EVAL命令调用该Lua脚本，将限流key和阈值作为参数传递进去。这样可以在Redis服务器端原子地执行限流逻辑，避免了多次网络交互带来的性能问题和一致性问题。
分布式限流：
- 如果是分布式系统，可以使用Redis Cluster来实现分布式限流。每个应用实例从Redis Cluster中获取和更新限流规则，利用Redis Cluster的分布式特性来提高性能和可用性。
- 在分布式场景下，仍然使用Lua脚本来保证限流操作的原子性，确保在多个实例并发访问时，限流逻辑的一致性。
缓存预热：
- 在应用启动时，将常用的限流规则预先加载到本地缓存（如Guava Cache）中。这样在高并发请求时，可以先从本地缓存中获取限流规则，减少对Redis的访问压力，提高性能。当限流规则更新时，同时更新本地缓存和Redis中的数据。

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