Redis实现限流策略1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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限流分布式策略 redis限流实现方式】5、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 。
6、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 。
简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻 ， 只有一个线程可以访问被保护的资源 。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性 。解释下：如果 key 不存在 ， 则设置 value 给这个 key，否则啥都不做 。
就是redis红锁 。下一个问题是分布式锁可以重入么？如果想要实现可重入的分布式锁的话，需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息 。但是这是简单的思路，如果加上过期时间等问题之后，可重入锁就可能比较复杂了 。
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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