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Max / Knowledge

限流器

Difficulty
Advanced
Status
Stable
Last reviewed
2026年8月

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RedissonRateLimiter 以 Redis Hash 保存配置，以 String 保存剩余量，以 ZSET 记录已发放 permit 的时间和数量；申请、回收和 TTL 维护在 Lua 中完成。

先给答案：RedissonRateLimiter 以 Redis Hash 保存配置，以 String 保存剩余量，…

Section titled “先给答案：RedissonRateLimiter 以 Redis Hash 保存配置，以 String 保存剩余量，…”

RedissonRateLimiter 以 Redis Hash 保存配置，以 String 保存剩余量，以 ZSET 记录已发放 permit 的时间和数量；申请、回收和 TTL 维护在 Lua 中完成。 正文沿“数据结构 -> 申请流程 -> 为什么用 ZSET”展开：先确认入口和状态归属，再跟踪控制流或数据流的推进，最后落到对外可观察的结果。

主要失效边界集中在“请求 permits 大于 rate、无限等待、客户端 key 隔离”这些场景。它们破坏的是容量、顺序、并发或生命周期前提；排查时应先确认状态是否仍由正确对象持有，再核对推进条件和清理路径。

数据结构

Section titled “数据结构”
{name}             -> rate / interval / type / keepAliveTime
{name}:value       -> shared remaining permits
{name}:permits     -> ZSET(score = timestamp, member = token+amount)
{name}:...:{client} -> per-client variants when type requires it

key 名称方法位于 RedissonRateLimiter.java:38-58。入口 tryAcquireAsync 位于 :60-75，带等待时间的重试逻辑位于 :112-142。

申请流程

Section titled “申请流程”
tryAcquire(permits)
  -> Lua read config
     -> remove expired ZSET entries
        -> restore released permits
           -> enough? ZADD + DECRBY + success
           -> not enough? return next delay
  -> Java timer waits delay and retries

Lua 主体位于 RedissonRateLimiter.java:143-218。返回 nil 表示成功，返回 delay 表示当前窗口内不可用；Java 侧用 Netty timer 重新尝试，而不是阻塞线程。

为什么用 ZSET

Section titled “为什么用 ZSET”

替代方案：固定窗口计数器，每个周期重置。 为什么不行：边界处会产生突发流量，且无法精确知道哪些 permit 已过期。 证据：脚本用 ZRANGEBYSCORE 找到窗口外的发放记录，再用 ZREMRANGEBYSCORE 删除并恢复额度。

边界与踩坑

Section titled “边界与踩坑”
场景 现象 原因 规避
请求 permits 大于 rate 脚本断言失败 单次请求无法在配置速率内满足 先校验请求大小
无限等待 Future 长时间未完成 timeout = -1 会按 delay 持续重试 为业务请求设置总超时
客户端 key 隔离 多实例额度看似不共享 limiter type 使用 client-specific key 明确使用全局还是客户端级限流
时钟跳变 delay 计算异常 score 使用客户端当前时间 统一时间来源并监控时间漂移

面试锚点

  • RedissonRateLimiter 的 ZSET score 表示什么？
  • 为什么申请失败后不立即自旋？
  • 固定窗口和滑动窗口在边界处有什么差异？
Section titled “Related”