分布式系统中，如何有效进行流量控制和限流是关键问题之一。常见的限流算法和实现方式有：
- 滑动窗口计数限流
按时间窗口统计请求数，超过阈值则拒绝服务。实现简单但粒度较粗。
- 漏桶算法
按固定速率向漏桶中放水，处理请求需从漏桶中取水。支持长期均匀流量。
- 令牌桶算法
按固定速率向令牌桶添加令牌，处理请求需消费令牌。支持流量突增但后期补足。
- Redis限流
使用Redis的集合或哈希表统计流量，超过阈值返回流控信息。实现高效但单点风险。
- GuavaRateLimiter
Google开源的限流组件，支持时间窗口、漏桶和令牌桶三种算法。简单易用。
- Sentinel限流
阿里开源的限流组件，支持Redis和内存两种后端。功能强大，支持多维度限流。
- Spring Cloud Gateway限流插件
直接使用Spring Cloud Gateway提供的限流插件实现各种限流策略。
在实际应用中，可以根据业务特点选择不同的限流算法和实现。例如使用Guava或Sentinel进行本地限流，使用Redis或数据库限流来实现分布式限流。也可以结合多种技术以获取更好效果。
限流算法和实现决定了系统的性能和可用性，需谨慎选择。
这里给出一些其他分布式系统常见问题的解决方案：
分布式事务处理：
- 二阶段提交协议(2PC)
- 本地消息表+消息队列的方式(如基于RabbitMQ等实现)
- 基于TCC方案的补偿事务
- 基于Saga模式的补偿事务
分布式锁实现：
- 基于数据库实现的分布式锁
- 基于Redis的分布式锁
- 基于ZooKeeper的分布式锁
分布式ID生成：
- Twitter的Snowflake算法
- UUID生成策略
- 基于数据库序列或自增ID
- 基于Redis的分布式ID生成
分布式会话管理：
- 基于数据库会话表的方式
- 基于Redis的会话存储方式
- 基于Memcached的会话存储方式
分布式定时任务：
- Quartz定时任务
- Elastic-Job分布式任务调度框架
- Spring Cloud Task定时任务
- DB定时任务+消息队列触发
分布式数据一致性：
- 收集分布式事务日志实现数据回溯
- 收集操作日志实现数据同步
- 基于CAP理论处理分布式一致性问题
以上都是分布式系统常见的一些技术问题及其典型解决方案，在实际项目中需要综合选择最合适的实现方案。
