redis+lua限流
nginx+lua(openresty/kong)
Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，动态解释型语言 ，一个完整的Lua解释器不过200k，在目前所有脚本引擎中，Lua的速度是最快的。这一切都决定了Lua是作为嵌入式脚本的最佳选择。
主要特点是：程序代码级热更新，下载最新代码，实时更新，实时更新，不需要编译环节，比如Nginx
1: 比如游戏引擎领域的cocos2d-x、unity，由于引擎自身使用的c++或者c#作为编写语言，游戏前端发布后，发现bug或者发布新逻辑，都需要重新出包，周期过长，lua作为脚本语言，可以以资源的形式下载，重新加载运行，周期快，且效率损失有限
2：服务端使用，比较火的也就是nginx+lua的形式，后来整合成框架openresty，基本也是利用nginx的高性能+lua脚本的灵活性，逻辑修改之后只需要触发重新加载脚本就可以，开发运行效率都比较高，相比传统c++、java等需要重新编译部署，开发效率高很多
京东实现
- 有一个定时任务10秒更新限流配置（黑白名单和限流开关）
local ok, err = new_timer(delay, refresh) - 主要逻辑
-- 规则设置
-- 排队规则，即并发数控制+防刷规则，即请求频率控制（集群TPS，用户TPS，单IP的TPS[取不到用户的时候才生效]）
-- AddOn：当前代码无法校验TrackID合法性，故全部使用IP限流，请注意第三个数字！！！（忽略第二个）
global_key_rules = {
['/cart/add_to_cart_ajax.html'] = {1000, -1, 50},
['/cart/fetch_cart_num.html'] = {1000, -1, 50},
['/cart/sync_cart.html'] = {500, -1, 30},
['/order/confirm_order.html'] = {500, -1, 30},
['/order/sync_order_cart.html'] = {500, -1, 30},
['/order/edit_user_address.html'] = {300, -1, 20},
['/order/sync_user_coupon.html'] = {500, -1, 30},
['/order/submit_order.html'] = {200, -1, 20}
}
-- 主要判断逻辑
-- key 为限制的资源
-- size 为TPS值
function limit(red, key, size)
--访问量+1
local count = red:incr(key)
-- 判断是否过期，如果过期，修改过期时间为1秒，ttl返回剩余的生存时间，key不
local ttl = red:ttl(key)
if ttl < 0 then
local time = red:expire(key,1)
end
-- 判断超过TPS,超过则限流
if count > size then
return false
end
return true
end
ttl是为防止某些key在未设置超时时间并长时间已经存在的情况下做的保护的判断；
Redis TTL 命令：
当 key 不存在时，返回 -2 。
当 key 存在但没有设置剩余生存时间时，返回 -1 。
否则，以毫秒为单位，返回 key 的剩余生存时间。
Redis Incr 命令:
将 key 中储存的数字值增一。
如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作
通过redis防止重复提交（无并发限流）
通过redis也可以在服务层做限流，缺点是此时流量已打到服务器，没有在nginx层做防护好。
不过，可以在服务层做些防重复提交的防护，示例如下：
例如:PC端查询订单列表，同一用户和相同查询条件100毫秒内只能查询一次
通过Redis 字符串命令中 SETEX key seconds value实现
setex 惟一标识 过期时间 当前时间
其中：key:为资源惟一标识=uid+param
seconds:过期时间=repeat_request_ttl
valule:当前时间
repeat_request_ttl: 每次查询的时间间隔=100
表示：同一用户和相同查询条件100毫秒内只参查询一次
if(key 存在）{
获取key值的value=上次请求时间
if(上次请求时间<repeat_request_ttl){
请求频率过快
}
}
set key 当前时间 过期时间
