面试题：Redis漏桶限流与其他限流算法结合实现复杂业务需求

Question

现有一个复杂的业务场景，不仅需要对整体流量进行限流，还需要根据不同用户角色、时间段等条件进行差异化限流。在使用Redis漏桶限流的基础上，你将如何结合其他限流算法（如令牌桶算法等）来实现该业务需求？请详细说明设计思路、数据结构以及具体的实现步骤。

Answer 1

设计思路

1. 整体流量限流：使用Redis漏桶限流算法，对系统整体的流入流量进行限制，确保在单位时间内通过的请求数量不超过设定的阈值。
2. 差异化限流：
   • 用户角色差异化：为不同用户角色分别设置独立的令牌桶，依据角色的重要性或业务需求分配不同的令牌生成速率和桶容量。
   • 时间段差异化：根据不同时间段的业务高峰和低谷，动态调整令牌桶的参数，如高峰时段降低令牌生成速率，低谷时段提高令牌生成速率。

数据结构

1. Redis数据结构：
   • 漏桶：使用Redis的字符串类型（String）记录漏桶的剩余容量，每次请求通过时更新剩余容量。例如，用SET bucket_remaining <capacity>初始化漏桶剩余容量，每次请求通过则DECRBY bucket_remaining <consume_amount>。
   • 令牌桶：对于每个用户角色和时间段的组合，使用Redis的哈希表（Hash）来记录令牌桶的相关信息，如剩余令牌数、令牌生成速率等。例如，HSET role1_time1 token_count <count> rate <rate>。
2. 本地数据结构：
   • 时间段配置：在应用程序中维护一个时间段与令牌桶参数的映射表，如Map<String, TokenBucketConfig>，其中键为时间段标识，值为令牌桶的配置信息（包括桶容量、令牌生成速率等）。

实现步骤

1. 初始化：
   • 漏桶初始化：在应用启动时，根据整体流量限制的要求，在Redis中初始化漏桶的容量和初始剩余容量。
   • 令牌桶初始化：遍历所有用户角色和时间段的组合，在Redis中为每个组合初始化令牌桶的相关参数，包括初始令牌数、令牌生成速率和桶容量。同时，在本地内存中构建时间段与令牌桶配置的映射表。
2. 请求处理：
   • 整体流量限流检查：每次请求到达时，首先检查Redis中漏桶的剩余容量。如果剩余容量小于请求所需消耗的容量，则拒绝该请求；否则，更新漏桶剩余容量，允许请求通过。
   • 差异化限流检查：根据请求的用户角色和当前时间段，从Redis的哈希表中获取对应的令牌桶信息。检查令牌桶的剩余令牌数是否足够，如果足够，则减少令牌数并允许请求通过；否则，拒绝请求。
3. 令牌生成：
   • 定时任务：在应用程序中启动一个定时任务（如使用Java的ScheduledExecutorService），按照令牌桶的生成速率，定期为每个用户角色和时间段的令牌桶在Redis中增加令牌数。每次增加的令牌数不超过桶的容量。例如，假设令牌生成速率为每秒5个令牌，定时任务每1秒执行一次，每次执行时HINCRBY role1_time1 token_count 5，同时检查令牌数是否超过桶容量，若超过则设置为桶容量。
4. 动态调整：
   • 时间段调整：根据业务需求，在不同时间段切换时，更新Redis中对应时间段的令牌桶参数，并在本地内存的映射表中同步更新。例如，从业务低谷时段切换到高峰时段，降低令牌生成速率，通过HSET role1_time2 rate <new_rate>在Redis中更新，并修改本地映射表中的配置。
   • 根据业务情况调整：根据实时的业务监控数据，如系统负载、用户活跃度等，动态调整整体流量限流的漏桶参数以及差异化限流的令牌桶参数。例如，如果系统负载过高，可以降低漏桶的容量和令牌桶的生成速率，以减轻系统压力。