面试题：Redis令牌桶限流应对超大规模突发流量下的策略深度调整

Question

假设面临每秒百万级别的超大规模突发流量，现有Redis令牌桶限流策略在存储、计算资源及限流精度上可能出现瓶颈。请从数据结构优化、集群部署、算法改进等多个维度，深入阐述如何对Redis令牌桶限流策略进行深度调整，以确保系统稳定运行。

Answer 1

数据结构优化

1. 使用更紧凑的数据结构：Redis 中令牌桶相关数据可考虑用 Hash 结构存储每个限流对象的状态，如剩余令牌数、令牌生成速率等，相比普通 String 存储多个字段更节省空间。
2. 采用有序集合（Sorted Set）：若需对限流对象按某种优先级或特定规则处理，可将令牌桶相关信息存入有序集合，利用其按分数排序的特性，便于在高并发下优先处理重要请求。

集群部署

1. 主从复制：搭建 Redis 主从集群，主节点负责处理写操作（如令牌生成、消耗），从节点复制主节点数据，分担读请求压力，提升系统整体吞吐量，降低单个节点负载。
2. 哨兵模式：在主从复制基础上引入哨兵，哨兵持续监控主从节点状态，当主节点故障时，自动将一个从节点晋升为主节点，保证服务可用性，避免因单点故障导致限流功能失效。
3. 集群分片：采用 Redis Cluster 进行数据分片，将令牌桶数据分布到多个节点上，根据哈希槽（Hash Slot）算法将请求均匀分配到不同节点，减轻单个节点存储和计算压力，提高系统扩展性，以应对每秒百万级别的流量。

算法改进

1. 平滑突发限流：传统令牌桶算法在突发流量时可能导致瞬间令牌耗尽。可改进为平滑突发限流算法，例如采用双令牌桶机制，一个主令牌桶用于正常速率生成令牌，一个辅助令牌桶用于缓存一定数量的突发令牌，控制突发流量的处理节奏，提升限流精度。
2. 动态调整令牌生成速率：根据系统实时负载情况动态调整令牌生成速率。通过监控服务器 CPU、内存、网络带宽等指标，当负载较低时适当提高令牌生成速率，充分利用系统资源；负载过高时降低速率，确保系统稳定。
3. 基于时间窗口的限流：结合时间窗口算法，不仅基于令牌桶进行限流，还统计一定时间窗口内的请求数。当请求数达到设定阈值时，即使令牌桶中有令牌也进行限流，进一步提高限流的准确性和稳定性，避免恶意请求利用令牌桶漏洞进行攻击。