背景
在高并发场景下，为了保护系统正常运行，一般要对系统进行限流，防止请求过多导致系统崩溃。在单机场景下，限流一般可以使用令牌桶、漏桶等算法实现。但是在分布式场景下，每台服务器都需要限流，同时要保证各台服务器限流的效果一致，这就需要通过分布式限流来解决。
技术方案
Redis
Redis 是一个高性能的键值数据库，常用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。Redis 的特点是内存数据存储、高速读写、支持多种数据结构等。在分布式限流中，可以使用 Redis 提供的计数器、有序集合等数据结构来实现。
计数器实现
计数器是最基本、也是最容易实现的限流算法。每来一个请求，计数器加 1，当计数器超过阈值时，拒绝请求。在 Redis 中，可以使用 incrby 命令实现计数器。下面是使用 nodejs 实现的示例代码：
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-令牌桶实现
令牌桶是比计数器更高级的限流算法。它维护一个固定容量的桶，以固定速率往桶中放入令牌。每来一个请求，从桶中取出一个令牌，如果桶中没有令牌，拒绝请求。在 Redis 中，可以使用有序集合和定时任务来实现令牌桶。下面是使用 nodejs 实现的示例代码：
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-总结
使用 Redis 可以快速实现分布式限流。在实现时，要根据实际场景选择不同的限流算法，并合理设置限流参数，以保证系统正常运行。此外，要注意 Redis 的性能和可靠性，避免出现单点故障或过多的网络延迟，影响限流效果。
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