导读：
随着互联网的发展，高并发访问成为了一个普遍的问题，而redis限流分布式策略就是一种解决高并发访问问题的有效方法 。本文将介绍redis限流分布式策略的具体实现 ， 包括令牌桶算法、漏桶算法和计数器算法，并探讨它们在分布式环境下的应用 。
1. 令牌桶算法
【redisson限流实现 redis限流分布式策略】令牌桶算法是一种常用的限流算法，它通过维护一个固定容量的令牌桶来控制请求的访问速率 。每当有请求到达时 ， 都需要从令牌桶中获取一个令牌才能进行访问 。如果令牌桶中没有足够的令牌，那么该请求就会被拒绝 。在redis中实现令牌桶算法可以使用lua脚本，通过redis的原子性操作来保证线程安全 。
2. 漏桶算法
漏桶算法是另一种常用的限流算法，它将请求看作水流，通过维护一个固定容量的漏桶来控制请求的访问速率 。每当有请求到达时，都需要向漏桶中加入一定数量的水，如果漏桶已经满了，那么该请求就会被拒绝 。在redis中实现漏桶算法可以使用redis的有序集合来模拟漏桶的滴水过程 。
3. 计数器算法
计数器算法是最简单的限流算法之一，它通过维护一个固定容量的计数器来控制请求的访问速率 。每当有请求到达时 ， 都需要将计数器加1，如果计数器的值超过了限定的阈值，那么该请求就会被拒绝 。在redis中实现计数器算法可以使用redis的incr命令来实现计数器的自增操作 。
总结：
以上三种算法都可以有效地实现redis限流分布式策略，具体选择哪种算法取决于应用场景和性能要求 。在实际应用中 ， 我们可以根据业务需求进行组合使用，比如将令牌桶算法和漏桶算法结合起来使用 ， 以达到更好的效果 。
