在传统的单节点应用中，我们可以使用如Memcached等技术来在服务器端保存Session数据，但在分布式系统中由于请求可能会在不同的节点上处理，这就给Session管理带来一定的挑战。
一种常见的做法是使用分布式Session管理，即将Session数据存储在分布式存储系统中，这样无论请求在哪个节点处理，都可以从分布式存储系统中获取用户的Session信息。
例如我们可以使用Redis作为分布式Session存储：
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在Web应用中添加Redis客户端库。
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当用户登录后，使用UUID生成Session ID。
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将Session ID和用户信息如用户名等以JSON格式保存到Redis中。
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在后续请求中，从Header或Cookie中获取Session ID。
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使用Session ID作为key从Redis获取用户Session信息。
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检查Session信息是否过期，若过期删除Redis中的Session。
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返回请求处理程序使用Session信息进行处理。
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在用户退出登录后，从Redis删除对应的Session。
此外，我们还可以对Session采取集中式存储或分布式存储两种方式：
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集中式存储：所有Session都存储在单个Redis实例中。
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分布式存储：根据Session ID的hash值存储到不同的Redis节点，实现负载均衡。
以上方法可以很好的在分布式环境中实现Session的共享，解决了分布式下Session管理的问题。
在分布式系统中，由于并发请求量很大，如果不对接口进行流量控制很可能会导致系统瘫痪。所以限流成为一个重要的问题。
常见的限流策略有以下几种：
- 桶算法：基于令牌桶原理限定每秒请求数，超出的请求会被丢弃。
实现方式：使用固定大小的令牌桶存放每秒生成的令牌，每来一个请求需要从桶中取一个令牌，如果桶为空则丢弃请求。
- 滑动窗口计数：在一个时间窗口内只允许固定数量的请求通过，超出的请求被拒绝。
实现方式：使用一个固定大小的数组存储最近时间窗口内的请求计数，若超过阈值则拒绝请求。
- 速率限制：根据源IP或用户限定每秒最大请求数。
实现方式：使用Guava RateLimiter为每个IP限定请求速率，超过速率的请求返回TooManyRequests。
- Redis计数：使用Redis的INCR和EXPIRE命令为每个资源计数并设置过期时间。
实现方式：以资源为key INCR计数，判断是否超过阈值后决定是否拒绝。
上述策略都可以有效控制系统流量，选择合适的算法结合实际场景使用能很好实现接口限流功能。
