限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。
第一种：基于Redis的setnx的操作
我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松的做到这方面的功能。
比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。
当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题
语法
SETNX key value
将key设置值为value，如果key不存在，这种情况下等同SET命令。当key存在时，什么也不做。SETNX是”SET if Not eXists”的简写。
返回值：
- 1 设置key成功
- 0 设置key失败
SETEX key seconds value：将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 seconds (以秒为单位)
第二种：基于Redis的数据结构zset
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。
我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求
通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式相对也是比较简单的。
第三种：基于Redis的令牌桶算法
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。
也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从Redis中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。
再依靠定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要唯一性。