使用Redis实现高并发限流解决尖峰问题（redis限流尖峰问题）

尖峰现象是指访问量大幅度变化的情况，在网站、系统及应用中都有出现。尖峰现象会对系统性能带来巨大压力，从而导致系统可用性低下。尤其对于基于雪崩效应原理的系统，在尖峰现象发生时，故障容易普及，保证系统的可用性就有要求采取一定的技术性措施。

为了避免尖峰现象，常见的方案就是采用流量限制技术，它可以有效的限制来自不同渠道、不同用户类型以及不同时间段（例如每小时）等对系统或服务的访问量。一种实现流量限制的有效方法就是使用 Redis 来实现流量控制策略，以限制在特定时间窗口内访问量过大，从而避免尖峰现象的发生。

Redis 有很多优点，其中之一就是支持快速的读写操作，可以有效的支持大规模的流量控制状态的获取和维护。实现流量控制的关键部分就是建立合理的缓存策略，Redis 能够实现快速和高效的数据读取和存储。这样一来，即使在尖峰的情况下，也可以通过快速高效的读写操作，维护和管理相应的用户访问流量，最大限度的避免系统受到尖峰现象的影响。

以下是使用 Redis 实现流量限制的一个简单实现代码：

   long maxCount = 1000; //设置尖峰最大请求量
   long currentCount = 0; //实时请求量
   
   Jedis jedis = new Jedis; //实例化一个jedis       
   while(true){
       //请求累加，实时访问量+1
       currentCount = jedis.incr(“request_count”);
       
       //如果当前请求数大于设定最大请求量，设置请求失败
       if(currentCount > maxCount){
           System.out.println(“request fl!”);
       }else{
           //否则，处理实时请求
           System.out.println(“request success!”);
       }
   }

以上代码，每次请求时首先实时累加请求数，并判断是否已超过阈值,如果超过阈值，不再处理请求；反之，则处理请求，且将请求量归零复位。

以上就是使用 Redis 实现高并发限流的具体实现。它有效的保证了系统的正常运行，最大限度的避免尖峰现象的发生，从而有效的提升系统性能，使系统保持可用性。