面试题：Redis批量操作在高并发滑动窗口限流中的应用及挑战

Question

假设你正在处理一个高并发的Redis滑动窗口限流场景，详细阐述如何设计并实现基于Redis批量操作技巧来保证限流的准确性和高性能，同时分析在这种场景下可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

设计与实现

1. 数据结构选择：使用Redis的有序集合（Sorted Set）来记录请求的时间戳。每个请求的时间戳作为有序集合的分数，请求标识作为成员。
2. 批量操作技巧：
   • 添加请求：使用ZADD命令批量添加请求时间戳到有序集合中。例如，一次处理多个请求时，将这些请求的时间戳和对应的标识一次性添加到有序集合。
   • 计算窗口内请求数：通过ZRANGEBYSCORE命令获取指定时间窗口内的请求成员，然后使用ZCARD命令获取窗口内的请求数量。可以先通过ZRANGEBYSCORE获取窗口内的成员列表，再批量处理这些成员（如删除过期请求等操作），最后用ZCARD获取计数。
3. 示例代码（Python + Redis - Py）：

import redis
import time

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def is_allowed(limit, window_seconds):
    current_time = time.time()
    # 批量添加请求时间戳
    pipe = redis_client.pipeline()
    pipe.zadd('request_timestamps', {str(int(current_time)): current_time})
    pipe.execute()

    # 获取窗口内请求数
    start_time = current_time - window_seconds
    count = redis_client.zcount('request_timestamps', start_time, current_time)
    return count <= limit

可能遇到的问题及解决方案

1. 时钟漂移问题：
   • 问题：不同服务器时钟可能存在微小差异，导致限流不准确。
   • 解决方案：使用NTP（网络时间协议）同步服务器时钟，确保各服务器时间一致。
2. 缓存雪崩：
   • 问题：如果大量请求集中在窗口边界，可能导致缓存中大量数据同时过期，瞬间请求量激增，超出限流阈值。
   • 解决方案：
     • 随机化窗口时间，使过期时间分散，避免集中过期。
     • 采用二级缓存，在主缓存失效时，从二级缓存获取数据，减轻瞬间压力。
3. Redis故障：
   • 问题：Redis服务器故障可能导致限流功能无法正常工作。
   • 解决方案：
     • 采用Redis集群部署，提高系统的可用性和容错性。
     • 增加本地缓存作为备用方案，在Redis不可用时，暂时使用本地缓存进行限流，但需注意数据一致性问题。