上篇文章（限流算法与Guava RateLimiter解析）对常用的限流算法及Google Guava基于令牌桶算法的实现RateLimiter进行了介绍。RateLimiter通过线程锁控制同步，只适用于单机应用，在分布式环境下，虽然有像阿里Sentinel的限流开源框架，但对于一些小型应用来说未免过重，但限流的需求在小型项目中也是存在的，比如获取手机验证码的控制，对资源消耗较大操作的访问频率控制等。本文介绍最近写的一个基于RateLimiter，适用于分布式环境下的限流实现，并使用spring-boot-starter的形式发布，比较轻量级且“开箱即用”。

在分布式系统中，应对高并发访问时，缓存、限流、降级是保护系统正常运行的常用方法。当请求量突发暴涨时，如果不加以限制访问，则可能导致整个系统崩溃，服务不可用。同时有一些业务场景，比如短信验证码，或者其它第三方API调用，也需要提供必要的访问限制支持。还有一些资源消耗过大的请求，比如数据导出等（参考 记一次线上Java服务CPU 100%处理过程 ），也有限制访问频率的需求。

分布式锁是在分布式环境下（多个JVM进程）控制多个客户端对某一资源的同步访问的一种实现，与之相对应的是线程锁，线程锁控制的是同一个JVM进程内多个线程之间的同步。分布式锁的一般实现方法是在应用服务器之外通过一个共享的存储服务器存储锁资源，同一时刻只有一个客户端能占有锁资源来完成。通常有基于Zookeeper，Redis，或数据库三种实现形式。本文介绍基于Redis的实现方案。

前面的两篇文章（Redis的持久化方案， 一文掌握Redis的三种集群方案）分别介绍了Redis的持久化与集群方案 —— 包括主从复制模式、哨兵模式、Cluster模式，其中主从复制模式由于不能自动做故障转移，当节点出现故障时需要人为干预，不满足生产环境的高可用需求，所以在生产环境一般使用哨兵模式或Cluster模式。那么在Spring Boot项目中，如何访问这两种模式的Redis集群，可能遇到哪些问题，是本文即将介绍的内容。

在开发测试环境中，我们一般搭建Redis的单实例来应对开发测试需求，但是在生产环境，如果对可用性、可靠性要求较高，则需要引入Redis的集群方案。虽然现在各大云平台有提供缓存服务可以直接使用，但了解一下其背后的实现与原理总还是有些必要（比如面试）， 本文就一起来学习一下Redis的几种集群方案。

Redis支持RDB与AOF两种持久化机制，持久化可以避免因进程异常退出或down机导致的数据丢失问题，在下次重启时能利用之前的持久化文件实现数据恢复。