前言
在互联网应用高并发的背景下，我们需要在接口或者数据源等重要资源上实现限流措施，保证系统的稳定性和可靠性。在最近的项目中，我们采用了 Redis 来实现分布式限流。
这篇文章将会介绍 Redis 实现分布式限流的具体步骤和代码实现，并在最后提出几个需要注意的问题。
什么是限流
限流是指对系统中的流量进行控制，当系统中的流量超过一定数量时，自动执行一些限制性措施，以避免过量流量导致系统崩溃而不可用。比如我们可以在接口层面上每分钟限制只能接收 100 个请求，以此来防止服务器压力过大，从而避免系统响应变慢或者宕机的情况。
Redis 的优势
作为开发人员，我们知道要实现限流措施的基本思路是通过计数器的方式来记录每个时间段内的请求量，并在达到最大限制时进行限制或者排队等待。而 Redis 作为一种缓存技术，有以下优势：
Redis 支持快速的计数器类型 —— HyperLogLog，能够快速的对大量数据进行去重，大幅减少内存占用。
Redis 操作具有原子性，可以保证多个用户同时访问 Redis 时不会造成冲突。
Redis 自带 TTL 特性，可以根据时间自动删除过期的 key，减少了操作过程中的复杂度。
实现分布式限流的思路
实现分布式限流的基本思路如下：
定义 key 的名称和数据存储格式，比如当我们要限制接口每分钟最多只能接收 100 个请求时，我们可以定义一个叫做“rl:portal:limit：ip:20211229:0901”的 key，使用 hash 存储每个 ip 地址当前分钟的请求次数和过期时间等。
每次请求前，我们首先查询 Redis 当中对应 ip 地址和对应时间段内的计数器，如果对应计数器已经超过了我们限制的最大值，那么我们直接返回“请求过于频繁，请过一会儿再试”。
如果对应计数器未超过最大值，则为对应计数器增加一次计数器并重设过期时间，以此来保证下一次请求时计数器不会过期。
代码实现
下面是 Java 语言实现分布式限流的代码：
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-需要注意的问题
在使用 Redis 实现分布式限流时，需要注意以下问题：
Redis 服务的可用性。如果 Redis 失联，那么限流机制就会失效，所以我们需要保证 Redis 服务的高可用。
周期长度的选择。周期长度一般采用分钟或者秒钟的级别，我们需要结合实际情况来选择合适的时间周期。
计数器归零问题。如果我们没有实现计数器的归零，那么计数器的数量就会不断增加，最后导致内存耗尽。所以我们需要添加计数器归零的代码。
长时间不活跃资源的定期清除。如果一个资源长时间不活跃，那么计数器的数量就会不断增加，最后导致内存耗尽。所以我们需要定期清除长时间不活跃的资源。
结论
使用 Redis 实现分布式限流是一种比较传统和有效的解决方案。在实际应用中，我们需要结合实际需求和性能要求来选择适当的实现方案，并不断优化和调整，以达到更好的效果。
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