面试题：多服务关联时Redis漏桶处理速率的协同规划

算法思路

评估服务重要性和敏感度：
- 为每个服务根据其在业务流程中的重要性和对流量的敏感度分配权重。例如，核心业务服务权重较高，边缘辅助服务权重较低。
- 可以通过业务分析，结合历史数据（如服务故障对整体业务的影响程度）来确定权重。
流量预估与分配：
- 根据系统整体能承受的最大流量，结合各服务权重，计算每个服务可分配的流量上限。假设系统总流量上限为 TotalFlow，服务 i 的权重为 Weight_i，所有服务权重之和为 TotalWeight，则服务 i 的流量上限 FlowLimit_i = TotalFlow * Weight_i / TotalWeight。
动态调整：
- 定期（如每隔一定时间间隔 T）监控各服务的实际流量使用情况。如果某个服务的流量接近其流量上限，适当降低其下游服务的流量分配，避免级联故障。
- 例如，服务 A 调用服务 B 和 C，当服务 A 流量接近上限时，按比例降低分配给 B 和 C 的流量。

Redis数据结构及操作方法

数据结构：
- 使用Redis的 hash 结构来存储每个服务的漏桶相关信息。例如，键为 service_bucket:{service_name}，其中 {service_name} 是具体服务的名称。
- 在这个 hash 中，存储以下字段：
  - capacity：漏桶的容量，即最大允许的突发流量。
  - rate：漏桶的处理速率，即单位时间内允许通过的流量。
  - current_tokens：当前漏桶中的令牌数量。
操作方法：
- 初始化：
  - 当服务启动时，使用 HSET 命令初始化漏桶信息。例如，对于服务 service1，初始化容量为 100，速率为 10（每秒允许通过10个请求），初始令牌数为 100：
```
HSET service_bucket:service1 capacity 100 rate 10 current_tokens 100
```
- 请求处理：
  - 每次服务接收到请求时，使用 HGET 获取当前漏桶中的令牌数 current_tokens。
  - 如果 current_tokens 大于等于1，则允许请求通过，并使用 HINCRBY 将 current_tokens 减1：
```
HGET service_bucket:service1 current_tokens
# 假设返回值为50，大于等于1
HINCRBY service_bucket:service1 current_tokens -1
```
  - 如果 current_tokens 小于1，则拒绝请求。
- 令牌补充：
  - 按照设定的速率定期（如每秒）补充令牌。可以使用Redis的 INCRBY 命令结合Lua脚本实现原子操作。例如，对于每秒补充10个令牌的情况：
```
local key = "service_bucket:service1"
local rate = 10
local current_tokens = tonumber(redis.call('HGET', key, 'current_tokens'))
local capacity = tonumber(redis.call('HGET', key, 'capacity'))
local new_tokens = math.min(current_tokens + rate, capacity)
redis.call('HSET', key, 'current_tokens', new_tokens)
return new_tokens
```
    然后通过 EVAL 命令执行这个Lua脚本。
- 动态调整：
  - 当需要动态调整漏桶的容量或速率时，使用 HSET 命令更新 hash 中的相应字段。例如，要将服务 service1 的速率调整为 15：
```
HSET service_bucket:service1 rate 15
```

面试题：多服务关联时Redis漏桶处理速率的协同规划

知识考点

面试题答案

算法思路

Redis数据结构及操作方法