Redis实现限流策略当系统处理能力有限时，控制流量，限流还有一个应用目的是控制用户行为，避免垃圾请求 。系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生N次 。
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 。
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 。
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 。
Redis 结合expire方案可以实现）第一次请求开始计时，例如1s以内 ， 达到100次请求就拒绝访问了，直到1s过后，重新开始计数 。优点：缺点：短暂的峰值过高对服务器不友好 。
限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现 。必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销 ， TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景 ， 建议采用本地限流进行处理 。
基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践 。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组 。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流 。
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 。
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 。
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、详细设计概要设计阶段以比较抽象概括的方式提出了解决问题的办法 。详细设计阶段的任务就是把解法具体化 ， 也就是回答“应该怎样具体地实现这个系统”这个关键问题 。
【redis zset 限流 redis如何设置限流】3、首先通过access建议数据库 ， 将你说的这些标签（例如难度、年级、知识点，录入时间，章节等），设计成一个表格 ， 供后面程序查询 。
4、本文先介绍高并发系统的度量指标 ， 然后讲述高并发系统的设计思路 ， 再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨 。高并发的度量指标 既然是高并发系统，那并发一定要高 ， 不然就名不副实 。
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 。
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） 。
SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题，同时也有异步复制master数据到slave的问题 。相比lua方案会产生更多的不稳定性 。
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 。
负责故障发现的解决方案都属于应用性能管理（APM）范畴 。我们在部署这个“眼睛”的时候 ， 需要考虑到全方位的覆盖 ， 要包含所有的节点 。
限流和常见的三种算法限流这里总结了四个算法分别是 计数器固定窗口算法、计数器滑动窗口算法、漏斗算法、令牌桶算法 计数器固定窗口算法是最基础也是最简单的一种限流算法 。
限流是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的 。
令牌桶算法是目前主流的单机限流方案 。也有一些框架例如guava，对这个算法提供了封装，并且再这个基础上进一步做了优化 。比如 平滑预热限流 、 平滑突发限流。
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