面试题：设计并优化一个基于Redis的分布式多维度限流系统

Question

请设计一个基于Redis的分布式多维度限流系统，要求考虑到不同维度（如IP、用户ID、接口等）的限流需求。详细阐述系统架构、数据结构设计、如何处理高并发以及可能遇到的问题及对应的优化策略。

Answer 1

系统架构

1. 客户端：发起请求至服务端，服务端接收请求并提取限流维度信息（如IP、用户ID、接口等）。
2. 服务端：
   • 限流逻辑处理模块：根据请求的限流维度信息，向Redis获取当前维度的限流统计信息，判断是否超过限流阈值。若未超过，则允许请求通过并更新Redis中的统计信息；若超过，则返回限流提示。
   • Redis：存储不同维度的限流统计数据，如某个IP、用户ID或接口在特定时间窗口内的请求次数。

数据结构设计

1. 使用Redis的HyperLogLog：用于统计某个维度在一段时间内的请求次数。HyperLogLog提供了一种概率性的数据结构，能以极小的空间开销来统计大量数据的基数（不同元素的数量）。例如，对于IP维度的限流，可使用 HLL.INCRBY ip:{ip_address} 1 来统计某个IP的请求次数。
2. 使用Redis的Sorted Set：可以用于记录请求的时间戳，便于实现滑动时间窗口限流。例如，以接口维度为例，将请求时间戳作为score，请求唯一标识作为member，使用 ZADD interface:{interface_name} {timestamp} {request_id} 来记录请求时间。

处理高并发

1. Redis的单线程模型：Redis自身是单线程处理命令，天然支持高并发场景下的数据一致性。通过合理的命令使用，如 INCR 原子操作来更新请求计数，避免并发竞争问题。
2. 分布式锁：在更新限流统计信息时，可使用Redis的分布式锁（如 SETNX 命令实现），确保同一时间只有一个服务实例能更新某个维度的限流数据，防止并发更新导致的数据不准确。
3. 缓存预热：在系统启动时，提前加载一些常用维度的初始限流数据到Redis，减少高并发时首次查询的延迟。

可能遇到的问题及优化策略

1. Redis单点故障：
   • 优化策略：采用Redis Sentinel或Redis Cluster方案。Redis Sentinel能监控Redis主从节点状态，在主节点故障时自动进行故障转移；Redis Cluster则是一种分布式的Redis解决方案，具备自动分片和故障转移能力。
2. 数据倾斜：部分维度（如热门接口、热门用户ID）请求量过大，导致Redis中这些维度的数据操作频繁，影响性能。
   • 优化策略：对热门维度进行拆分，例如对热门接口，可按时间段或请求类型进一步细分维度进行限流统计。同时，可使用一致性哈希算法，将不同维度的数据均匀分布在多个Redis实例上。
3. HyperLogLog统计误差：由于HyperLogLog是概率性数据结构，存在一定统计误差。
   • 优化策略：在对统计精度要求极高的场景下，可结合使用Redis的Counter（如 INCR 命令实现的简单计数器）。对于一般场景，可根据业务需求设置合适的误差容忍度，或定期使用精确统计方法进行校准。