用Redis搞定那种百万级别的限流，性能咋样能撑得住？

关于用Redis搞定百万级别限流,性能是否能撑得住这个问题，答案是肯定的，但前提是方法要用对，并且要对Redis的特性和部署架构有正确的理解，这就像让你去管理一个每天有上百万人进出的超级广场，你一个人拿个小本本肯定记不过来，但如果你用上了先进的电子计数系统，并且安排了合理的计数规则，那就能应付自如，Redis就是这个强大的“电子计数系统”。

Redis为什么适合干这个活儿？

Redis的所有数据都放在内存里,读写速度非常快，极限情况下能达到每秒十万甚至百万次的操作，限流本质上就是在频繁地“读”当前已经请求了多少次，写”入新的次数，这种高频次、小数据量的操作，正是内存数据库Redis的拿手好戏，相比之下，如果用传统的关系型数据库（比如MySQL）来做，每次限流检查都是一次数据库查询和更新，数据库的磁盘I/O和事务开销很快就会成为瓶颈，在百万级别的并发下根本撑不住。

Redis提供了强大的数据结构,最常用的限流算法，比如固定窗口计数器和滑动窗口计数器，都可以用Redis的INCR和EXPIRE命令轻松实现，固定窗口限流：对每个用户ID和每分钟作为一个键（key），每次请求就对这个键执行INCR操作，如果计数超过限制就拒绝，同时设置这个键一分钟过期，Redis单线程处理命令的特性保证了INCR操作的原子性，不会出现并发问题，这非常关键。

面对百万级别，关键点在哪里？

单单会用INCR命令还不够，要支撑百万级并发，我们需要考虑更深层次的问题：

1. 键的数量和内存开销：如果你的限流维度很细，比如按用户ID限流，百万用户就意味着可能同时存在百万个键，虽然每个键占用的内存很小（可能就几十字节），但总量也不可小觑，你需要估算内存使用量，确保Redis实例的内存足够，大量键的过期删除也会带来一定的CPU开销，但Redis的过期策略是惰性删除结合定期删除，在大多数情况下表现良好。

2. 网络带宽和延迟：百万QPS（每秒查询率）意味着巨大的网络流量，你的应用程序服务器和Redis服务器之间的网络链路必须足够宽、足够快，如果它们不在同一个机房，网络延迟会成为主要性能瓶颈。将Redis部署在离应用尽可能近的地方，比如同机房或同一个虚拟私有云内，是至关重要的。

3. Redis实例本身的性能瓶颈：尽管Redis很快，但单个实例的处理能力总有上限，当流量真的巨大到单实例无法承受时，就需要采用分布式集群方案，Redis Cluster可以将数据分片到多个节点上，这样限流的请求也被分摊了，整个系统的限流能力就可以水平扩展，你可以部署一个由10个分片组成的Redis集群，那么理论上的处理能力就接近单机的10倍，这里的一个细节是，限流通常需要按某个维度（如用户ID）保持一致性，也就是同一个用户的请求最好总是打到同一个Redis分片上，这可以通过合理的分片键（通常是用户ID本身）来实现。

4. 选择更高效的算法：对于超高精度的限流，滑动日志算法可能更公平，但它需要记录每次请求的时间戳，占用空间大，不适合百万级别，而令牌桶或漏桶算法可以用更少的操作来实现，Redis官方博客曾推荐过一种用MULTI命令实现令牌桶的方法，它通过计算当前时间应该补充的令牌数，然后判断是否允许请求，整个过程在Redis端原子性完成，既精确又高效。

实际表现如何？

根据众多互联网公司的实践经验（可以搜索“知乎 Redis 限流实践”、“美团点评流量控制”等相关技术文章），基于Redis的限流方案在应对百万甚至千万级QPS的场景下是经过实战检验的，在某知名电商公司的秒杀系统中，就是利用Redis集群进行全局维度的限流，成功抵御了洪峰流量。

用Redis搞定百万级别限流,性能上是完全可行的，它的高性能内存架构和丰富的数据结构提供了坚实的基础，要确保“撑得住”，你需要关注以下几点：使用正确的限流算法和Redis命令；保证足够的内存和低延迟的网络环境；在单实例性能不足时，毫不犹豫地采用Redis集群进行水平扩展，只要设计得当，Redis不仅能撑得住，还能做得很出色。