本文目录一览：
- 1、Redis实现限流策略
- 2、【5分钟背八股】滑动时间窗口算法是什么?
- 3、分布式解决方案之:限流
- 4、你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?
- 5、经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?
- 6、redis+nodejs实现限流的三种方式
2、其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口 ， 上面也提到1-10怎么变成2-11 。其实也就是起始值和末端值都各+1即可 。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能 。
3、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制 。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质 。
4、首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题，在每次获取令牌之前调用，这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间 。
5、个人觉得，项目不大的，维护成本不高的话，可以采用 直接使用 redsi-cell，否则可以考虑细粒度的控制到每个服务节点去限流，配合相应的负载均衡策略去实现 。以上为个人理解，仅供参考 。
6、重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下 ， 问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时，也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。
【5分钟背八股】滑动时间窗口算法是什么?1、随着时间的推移 ， 滑动窗口也随着时间往前移动，比如上图开始时，窗口是0：00到0：30的这个范围 ， 过了15秒后，窗口是0：15到0：45的这个范围，窗口中的请求重新清零 ， 这样就很好的解决了计数器算法的临界值问题 。
2、双指针算法：双指针算法通常用来处理数组和链表等数据结构 ， 通过两个指针同时从两个方向遍历数组或链表，执行相关的操作，最终得到问题的解 。
3、另一种是软时窗（Soft Time Window），不一定要在时窗内到达，但是在时窗之外到达必须要处罚，以处罚替代等待与拒收是软时窗与硬时窗最大的不同[2] 。
4、慢开始：在主机刚刚开始发送报文段时可先将拥塞窗口cwnd设置为一个最大报文段MSS的数值 。在每收到一个对新的报文段的确认后，将拥塞窗口增加至多一个MSS的数值 。
分布式解决方案之:限流为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法 ， 即滑动窗口限流 。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值 。
API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流 。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流 。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现 。
我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看） 。
【redis zset 滑动窗口 redis限流滑动窗口】redis 0 以后开始支持扩展模块，redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块 ， 提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中 。
你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?首先需要对局域网内的每台电脑设置客户端名称，或者设置静态IP，这个才能通过IP或者客户端名称定位电脑使用者 。
限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制 ， 避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性 。保护自身系统防止被外部调垮 。
流量用得快可能是由于手机的消息推送、后台应用程序、软件自动更新、账户同步等情况均有可能造成手机跑流量 。
若您的手机流量异常消耗，建议您：运行完程序如浏览器、电子邮件等功能后，建议您可以进入任务管理器中结束后台运行的程序 进入手机功能表-设定-账户-添加账户-三星账户，关闭自动同步功能（使用时再打开） 。
经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?1、最简单的限流算法就是维护一个计数器 Counter，当一个请求来时，就做加一操作，当一个请求处理完后就做减一操作 。如果这个 Counter 大于某个数了（我们设定的限流阈值），那么就开始拒绝请求以保护系统的负载了 。
2、计数器算法（固定窗口）：计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，下一个周期开始时 ， 进行清零，重新计数，实现简单 。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端，有严重的临界问题 。
3、首先，应该设计出实现目标系统的几种可能的方案 。概要设计的另一项主要任务就是设计程序的体系结构 ， 也就是确定程序由哪些模块组成以及模块间的关系 。
4、多线程并发抢占出现消费乱序问题，将消息ID进行hash计算，将相同值放入同一个内存队列，让指定线程执行，即可解决顺序消费问题 。
redis+nodejs实现限流的三种方式1、综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站 。Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用 。
2、利用 Redis 令牌桶算法进行限流 。和 Guava RateLimiter 的名字类似，但两者不一样 。hystrix 插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现 。使用信号量的方式来处理请求，基于 Netflix/Hystrix 来实现的 。
3、消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回 ， 由消息系统来确保消息的可靠传递 。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来?。?消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的 。
4、首先打开 Redis 的配置文件，在不同的系统和安装方式下文件位置可能不同，比如通过brew安装的 MacOS 下可能是在/usr/local/etc/redis.conf下面，通过apt-get安装的 Ubuntu 下可能是在/etc/redis/redis.conf下，总之找到配置文件 。
