前言
对于某些特殊的业务场景，比如抢单、秒杀等业务，会导致服务流量瞬间飙升，我们虽然可以通过部署集群的方式分散请求压力，但是仍然可能造成很大的请求延迟。
这时，我们可以通过接口限流的方式来保证系统的稳定运行。
实现逻辑
我们可以通过filter对所有的接口进行拦截，判断这个接口在当前时间窗口内的请求次数，如果超出我们设定的请求上限，就返回无效请求。
以限制每个接口最大为10个QPS为例，可以有两种实现逻辑：
其一，将这10个请求进行拆分，相当于每100ms可以请求一次。
其二，每秒内最多请求10次，而不判断其请求分布范围。
两种逻辑的实现也略有差异。
实现一
每秒请求一次。
实现二
每秒请求N次。
判断每秒请求N次会比每秒一次稍微复杂一点，主要是需要判断当前秒内已经请求了多少次。
这里利用redis的increment和expire配合使用达到限流的目的。
以限制每秒5次为例：
总结
以上两种利用redis实现限流的方式基本能满足我们大部分的业务需要，对于部分要求限流粒度更高更准的业务，可以引入sentinel来满足业务需要。
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