在很多高并發(fā)請求的情況下，我們經(jīng)常需要對系統(tǒng)進行限流，而且需要對應(yīng)用集群進行全局的限流，那么我們?nèi)绾晤悓崿F(xiàn)呢。

我們可以利用redis的緩存來進行實現(xiàn)，并且結(jié)合mysql數(shù)據(jù)庫一起，先來看一個流程圖。

這個就是一個典型的對http請求進行全局限流的流程圖。

入口通過請求攔截器進行攔截（filter）。

來看代碼片段，這個代碼片段就是一個標(biāo)準(zhǔn)的filter（我們這里基于springboot來定義filter）

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我們需要做全局限流時，就需要用到redis了。在redis中，可以將限流配置定義為：

redis key:接口名稱（或者url）_limit

 value:map，key：appid（業(yè)務(wù)id），value：限流大小

就做到配置的快速讀取。

限流的配置定義完后，那么就需要定義限流的計數(shù)了?？梢远x為：

redis key:接口名稱（或者url）_count

 value:map，key：appid（業(yè)務(wù)id），value：計數(shù)值

一個好的限流設(shè)計，還需要能做到對限流配置的實時進行更改和動態(tài)的配置。那我們就來看如何實現(xiàn)呢？

下面就是一個限流配置的新增流程。我們可以將改新增配置定義成一個接口或者頁面上的一個功能。就能做到配置的實時增加。

***我們再來看下配置的修改和限流配置的刪除。

總結(jié)：

我們充分利用redis的緩存配置以及做了限流時，盡量不要影響到系統(tǒng)的整體性能。