面试题：高并发场景下Redis漏桶处理速率调整策略

动态调整漏桶处理速率思路
- 利用Redis的原子操作和数据结构特性，通过修改漏桶的流出速率来动态适应流量变化。
具体实现
- 存储漏桶参数：
  - 在Redis中使用哈希（Hash）数据结构存储漏桶相关参数，例如可以用一个哈希表bucket_config:{api_name}，其中api_name是API的名称。哈希表中存储rate（漏桶处理速率，即每秒流出的令牌数）、capacity（漏桶容量）等字段。例如：

HSET bucket_config:user_login rate 10 capacity 100

动态调整速率：
- 当需要动态调整漏桶处理速率时，可以使用HSET命令更新rate字段。例如，业务流量增大，需要将user_login API的漏桶处理速率从10提升到20：

HSET bucket_config:user_login rate 20

获取漏桶参数：
- 在限流逻辑中，每次检查令牌时，使用HGET命令获取当前的漏桶处理速率和容量。例如：

rate = HGET bucket_config:user_login rate
capacity = HGET bucket_config:user_login capacity

限流逻辑：
- 基于Redis的INCR和EXPIRE命令实现令牌桶逻辑。首先，使用INCR命令增加令牌计数，但要注意结合EXPIRE命令设置令牌桶的有效期，保证令牌按设定速率生成。例如，假设当前时间戳为now，上次更新时间戳为last_update，按照新的速率rate计算应该生成的令牌数：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
api_name = 'user_login'
rate = float(r.hget(f'bucket_config:{api_name}', 'rate'))
capacity = float(r.hget(f'bucket_config:{api_name}', 'capacity'))
last_update = float(r.get(f'token_bucket_last_update:{api_name}') or 0)
now = time.time()
tokens = min(capacity, (now - last_update) * rate + float(r.get(f'token_bucket:{api_name}') or 0))
r.set(f'token_bucket:{api_name}', tokens)
r.set(f'token_bucket_last_update:{api_name}', now)
if tokens >= 1:
    r.decr(f'token_bucket:{api_name}')
    # 处理请求
else:
    # 限流，返回错误信息

保证服务稳定性和可用性
- 缓存预热：在服务启动时，预先设置好合理的漏桶参数，并加载到Redis中，避免服务刚启动时因参数未初始化导致限流异常。
- 监控与预警：利用Redis的INFO命令监控Redis的运行状态，同时对API的请求速率、限流次数等指标进行监控。当流量波动过大，接近或超过动态调整的极限时，及时发出预警，以便人工介入调整或扩容服务资源。
- 故障恢复：如果Redis出现故障，为保证服务可用性，可以采用本地缓存（如lru_cache等）作为临时替代方案，并尽快恢复Redis服务，同步数据，以保证限流策略的一致性。

面试题：高并发场景下Redis漏桶处理速率调整策略

知识考点

面试题答案