Redis漏斗帮你实时抓住那些复杂又多变的数据脉络，别再错过关键细节了

某技术社区关于实时数据处理的心得分享文章）

我记得刚入行那会儿，最头疼的就是处理那种像潮水一样涌来的数据，我们要做一个实时的活动页面，想控制每个用户抢优惠券的频率，防止有“脚本”来薅羊毛，一开始的想法特别简单：来个计数器呗！用户每点击一次，就把数据库里的数字加一，然后判断一下是不是超过了一分钟五次的限制，结果呢？活动一开始，海量的请求瞬间就把数据库打趴下了，页面卡得一动不动，用户体验糟糕透了，技术团队也是焦头烂额，那时候我就想，肯定有更优雅的办法来解决这种“高频检查”的问题。

后来，团队里的前辈提到了一个叫“漏斗算法”的东西，并且说可以用Redis来实现，他打了个比方，说这就好比一个物理意义上的漏斗，无论上方向漏斗口倒入水的速度有多快、多不均匀，漏斗下方出口流出水的速度总是均匀的、有限的，这个比喻一下子就让我豁然开朗，我们把用户ID当作这个漏斗的标识，漏斗的容量就是我们在一定时间内允许的最大请求次数，比如那个“一分钟五次”，漏嘴的漏水速率就是“每12秒漏下一滴水”（因为60秒/5次=12秒/次），这样一来，每当一个新的请求（好比一滴水）想要进入漏斗时，系统只需要计算一下：以当前漏斗里剩余的水量，加上这滴新水，会不会导致溢出？如果不会，就允许操作，并更新漏斗水量；如果会，就拒绝这次请求。 来源：一次内部技术分享会中,资深工程师对Redis漏斗限流原理的通俗解释）

用Redis来实现这个“漏斗”简直是天作之合，Redis的速度非常快，所有计算都在内存里完成，再也不用去折腾慢吞吞的数据库了，具体操作起来也很有意思，我们不需要真的去模拟一个不断漏水的物理过程，而是用数学公式来“推算”，我们会在Redis里存几个关键信息：这个漏斗的总容量、漏水的速率（比如每秒漏多少）、以及上一次请求过后漏斗里还剩下多少“水”和上一次请求的时间戳，当一个新的请求到来时，我们先根据当前时间和上次时间的时间差，乘上漏水速率，算出在这段时间内已经漏掉了多少水，从而得到当前漏斗的实际剩余水量，我们再看这个剩余水量加上本次请求的“一滴水”（通常算作1个单位）会不会超过总容量，这一系列计算，Redis用Lua脚本一条命令就能搞定，保证了计算的原子性，即使有成千上万个请求同时涌来，也不会出现计算错误。 来源：项目复盘文档中关于技术选型与实际效果的描述）

自从在几个关键业务场景里接入了这个Redis漏斗之后，效果是立竿见影的，最明显的就是之前提过的限流防刷场景，那些恶意的高频请求被稳稳地挡在了外面，系统资源能够安心地服务真正的用户，服务器的CPU曲线从原来的“心电图”变成了平稳的“直线”，运维同事晚上终于能睡个安稳觉了，这个模型的用途远不止于此，我们还把它用在了API调用频次限制上，防止我们的服务被外部合作伙伴过度调用；用在了论坛发帖/评论的频率控制上，避免 spam 泛滥；甚至用在了消息推送的平滑发送上,防止短时间内给用户推送太多信息造成打扰。

这个小小的漏斗，就像一个智能的阀门，它不会粗暴地一刀切，而是在理解业务逻辑的基础上，用一种非常平滑、自然的方式，帮我们梳理清楚了那些复杂又多变的数据脉络，它让我们能够实时地感知到流量的脉搏，并在关键时刻轻轻地“捏”一下，确保整个系统始终运行在健康的轨道上，可以说，抓住了这个关键细节，我们才真正实现了对实时数据流的“可驾驭”，而不是被数据洪流冲得七零八落，现在回过头看，当初那个把数据库压垮的夜晚，虽然狼狈,却也是我们技术成长路上非常宝贵的一课。