漏桶限流必须用Redis Hash存储，因其可原子性维护water和last_leak_time两个字段，避免状态撕裂；Lua脚本依据客户端传入时间戳计算匀速漏水、严格按capacity+1判断拒绝，确保输出恒定。
Redis + Lua 实现漏桶限流，核心在于用 HSET 存储“当前水量”和“上次漏水时间”，再靠 Lua 脚本原子性完成“按速率漏水 → 判断是否溢出 → 决定是否放行”三步。它不依赖客户端时钟，也不怕并发写覆盖，是保护数据库、短信通道这类弱弹性下游的首选方案。
漏桶状态为什么必须用 Hash 而不是 String
漏桶需要同时维护两个关键字段：water（当前桶中水量）和 last_leak_time（上一次漏水的时间戳）。如果只用 SET 存一个数字，每次读取后还得额外查时间，中间就可能被其他请求插队修改；而 HSET 可以把这两个字段塞进同一个 key，配合 HGETALL 一次性读全，再用 Lua 做完整计算——避免状态撕裂。
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HSET的内存开销比拼接字符串或 JSON 小得多，尤其在亿级 key 场景下更省 Redis 内存 - 字段名固定（如
water、last_leak_time），后续加字段（比如capacity）也无需改结构 - 不推荐用
SET存 JSON 字符串：反序列化在 Lua 里难做，且 Redis 不校验格式，容易因字段缺失导致逻辑错乱
Lua 脚本里怎么算“漏了多少水”
漏桶的核心是“匀速漏”，不是“定时漏”。脚本里不能写 redis.call('HINCRBY', key, 'water', -1) 这种固定减 1 的逻辑——那只是模拟漏一滴，没体现速率。正确做法是根据当前时间和 last_leak_time 推算应漏水量：
- 先用
HGETALL拿到water和last_leak_time - 用
tonumber(ARGV[3])得到当前毫秒时间戳（由客户端传入，避免 Redis 服务器时钟漂移） - 计算已过去毫秒数：
elapsed = now - last_leak_time - 换算成应漏水量：
leaked = math.floor(elapsed * rate / 1000)（rate是每秒漏多少单位，比如 5 QPS） - 更新水量：
new_water = math.max(0, water - leaked)，并更新last_leak_time = now
注意：这里用 math.floor 而不是四舍五入，防止因浮点误差多漏半滴导致负值。
为什么传入当前时间戳而不是让 Redis 自己取 time()
Redis 的 TIME 命令返回的是服务端时间，但客户端和服务端时钟可能不同步（NTP 漂移、虚拟机暂停等）。一旦服务端时间回拨，elapsed 算出来是负数，new_water 就会比原来还大——相当于桶自己偷偷蓄水，彻底破坏限流效果。
- 所有生产环境脚本都应由客户端传入
now（毫秒时间戳），且调用方需确保该时间来自稳定授时源（如System.currentTimeMillis()或 NTP 校准后的时钟） - 不要信任
redis.call('TIME')做漏量计算，它只适合做日志打点或 debug - 如果客户端无法传时间戳（比如前端直连 Redis），宁可加一层网关代理来注入，也不要妥协
桶满时的拒绝逻辑怎么写才不误伤
漏桶拒绝条件很明确：新请求进来时，如果 new_water + 1 > capacity，就拒绝。但这里有两个易错点：
- 不能写成
if new_water >= capacity then return 0——这等于说“桶满了就不让漏了”，违背漏桶持续排水的本质 - 要预留至少 1 单位空间给新请求，所以判断条件必须是
new_water + 1 > capacity - 如果拒绝，脚本应直接
return 0，不要更新任何字段（保持状态干净，下次还能继续算） - 如果放行，则执行
HSET key water (new_water + 1) last_leak_time now，并return 1
这个细节决定了漏桶是“严格平滑”还是“偶尔抖动”。线上压测时，用 redis-benchmark 批量发请求，观察实际输出 QPS 是否紧贴设定速率，就能验证逻辑是否真正在匀速漏。
