在很多高并发请求的情况下，我们往往需要对系统进行限流，需要对应用集群进行限流在全球范围内，那么我们如何实施呢？呢绒布。我们可以使用redis缓存来实现，结合mysql数据库，我们先看一张流程图。这是一个典型的http请求全局限流流程图。该条目被请求拦截器（过滤器）拦截。让我们看一下代码片段。这段代码是一个标准的过滤器（我们这里定义了基于springboot的过滤器）。当我们需要做全局限流的时候，就需要用到redis。在redis中，限流配置可以定义为：rediskey：接口名（或url）_limitvalue：map，key：appid（业务id），value：限流大小快速读取配置。定义了限流的配置后，还需要定义限流的次数。可以定义为：rediskey：接口名称（或url）_countvalue：map，key：appid（业务id），value：计数值一个好的限流设计还需要能够改变和更新限流配置在实时动态配置。那我们看看如何实现呢？下面是一个新的限流配置流程。我们可以将修改后的新配置定义为页面上的接口或函数。可以实现配置的实时增加。***我们看配置的修改和限流配置的删除。总结：我们在充分利用redis缓存配置和限流的时候，尽量不要影响系统的整体性能。
