本文深度解析Redis实现限流的滑动窗口、令牌桶、漏桶三大核心算法，结合电商秒杀和API防护真实案例，详解Lua脚本与Redis模块的应用技巧，并给出突发流量处理方案和性能调优指南。
滑动窗口算法如何解决电商秒杀难题
电商大促时频繁出现超卖问题，传统计数器算法无法应对突发流量。Redis的INCR+EXPIRE组合可实现动态时间窗口：
- 使用INCR原子操作记录请求次数
- 通过EXPIRE设置时间窗口长度
- Lua脚本保证操作原子性
实战案例：某社交平台使用ZSET实现精确滑动窗口，将1分钟窗口细分为6个10秒区间，成功将接口错误率从12%降至0.3%。
令牌桶与漏桶算法如何选择
面对API接口防护需求，开发团队常纠结算法选择：
| 算法类型 | 适用场景 | Redis实现方案 |
|---|---|---|
| 令牌桶 | 允许突发流量 | LIST结构存储令牌 |
| 漏桶 | 匀速处理请求 | INCRBY+时间戳比对 |
行业数据：金融支付系统采用Redis-Cell模块实现分布式限流，QPS处理能力提升5倍，运维成本降低60%。
高并发场景下的限流实践
物联网设备突发连接场景中，需要动态调整限流策略：
- 使用CLUSTER KEYSLOT实现分片限流
- 通过RedisTimeSeries监控实时流量
- 结合Sentinel实现自动规则切换
创新方案：某视频平台采用概率限流+分级降权策略，在流量突增300%时仍保持核心功能可用。
常见问题解答
Q：Redis限流会影响性能吗？
A：单节点可支撑10万+/秒操作，集群方案建议使用HashTag确保Key分布
Q：如何防止时间窗口边界问题？
A：采用重叠窗口策略，例如设置55秒窗口检测1分钟流量
