限流和常见的三种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 。
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 。
在高并发的系统中，限流已作为必不可少的功能 ， 而常见的限流算法有：计数器、滑动窗口、令牌桶、漏斗（漏桶） 。其中滑动窗口算法、令牌桶和漏斗算法应用最为广泛 。
以抖音v10为例，抖音被限流不会通知，最常见的抖音限流方式主要有三种，分别为内容仅粉丝可见 ， 内容仅自己可见，无法发布内容 。
提到限流就不得不提到令牌桶算法了 。令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了 。
Redis实现限流策略1、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 。
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如何实现限流 redis实现的限流方案】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、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 。
分布式限流的运行原理?令牌桶算法的原理是定义一个按一定速率产生token的桶，每次去桶中申请token，若桶中没有足够的token则申请失败，否则成功 。
单机限流和分布式限流本质上的区别在于 “阈值” 存放的位置，单机限流就是“阀值”存放在单机部署的服务/内存中，但我们的服务往往是集群部署的，因此需要多台机器协同提供限流功能 。
分布式系统中，限流的资源可以是一个http接口，也可使是某个分布式应用中的API；一般我们针对C端的http接口进行限流，针对API进行熔断降级 。
redis常见问题常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接 ， 如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步 。
以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务 ， 所以Master最好不要写内存快照 。
Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象 。
Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
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