面试题：Redis漏桶限流中如何设计定时策略清理队列

Question

在Redis漏桶限流场景下，假设已实现一个基于Redis的漏桶限流队列，简述如何设计一个定时策略来清理这个队列，以保证系统资源的合理利用，并说明定时清理周期的设定依据。

Answer 1

设计定时策略清理队列

1. 选择定时任务工具：
   • 在Java中，可以使用ScheduledExecutorService来实现定时任务。例如：

ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
    // 执行清理队列的逻辑
}, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);

- 在Python中，可以使用`schedule`库来实现定时任务。示例代码如下：

import schedule
import time

def clean_redis_queue():
    # 执行清理队列的逻辑
    pass

schedule.every(1).minutes.do(clean_redis_queue)
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

2. 清理队列逻辑：
   • 连接到Redis，获取漏桶限流队列。
   • 根据业务需求，删除队列中过期的元素。例如，如果队列中的元素记录了请求时间，可以删除请求时间距离当前时间超过一定阈值的元素。

定时清理周期设定依据

1. 业务流量特性：
   • 如果业务流量比较稳定，且请求频率相对固定，可以根据平均请求间隔时间来设定清理周期。例如，平均每10秒有一次请求，那么可以设置清理周期为1分钟，确保在这段时间内有足够的时间处理请求，同时又不会让队列积压过多元素。
   • 如果业务流量有明显的高峰期和低谷期，在高峰期可以适当缩短清理周期，如30秒；低谷期可以延长清理周期，如2分钟，以平衡系统资源的使用。
2. 系统资源考量：
   • 如果服务器资源比较紧张，清理周期不宜过短，避免频繁的Redis操作对系统性能造成较大影响。例如，若服务器CPU使用率经常较高，可适当延长清理周期，减少定时任务对CPU的占用。
   • 考虑Redis自身的负载，若Redis已经处理大量的业务请求，清理周期应避免与业务操作过于频繁冲突，防止Redis性能下降。
3. 数据留存需求：
   • 如果业务需要保留一定时间内的请求记录用于审计或分析，清理周期应大于这个数据留存时间。例如，业务要求保留最近5分钟的请求记录，那么清理周期应设置为大于5分钟。