当然，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。redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能。
第一种：基于redis的setnx的操作                       （推荐学习：redis视频教程）
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设置了过期时间（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。
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
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。
而我们如果用redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能
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
第三种：基于redis的令牌桶算法
提到限流就不得不提到令牌桶算法了。令牌桶算法又称之为水桶算法，具体可以参照度娘的解释  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。
依靠上述的思想，我们可以结合redis的list数据结构很轻易的做到这样的代码
依靠list的leftpop来获取令牌
// 输出令牌public response limitflow2(long id){ object result = redistemplate.opsforlist().leftpop("limit_list"); if(result == null){ return response.ok("当前令牌桶中无令牌"); } return response.ok(articledescription2); }
再依靠java的定时任务，定时往list中rightpush令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用uuid进行了生成
// 10s的速率往令牌桶中添加uuid，只为保证唯一性 @scheduled(fixeddelay = 10_000,initialdelay = 0) public void setintervaltimetask(){ redistemplate.opsforlist().rightpush("limit_list",uuid.randomuuid().tostring()); }
综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在aop或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。
更多redis相关技术文章，请访问redis数据库使用入门教程栏目进行学习！
以上就是redis本身可以限流么的详细内容。