分布式计数器：
在应用部署中，项目常常使用多节点负载均衡来实现容灾，支持较高的并发等一系列问题。但是多节点同样也会产生一系列常见的问题。比如计数问题，分布式锁问题。
首先讲讲计数问题，举例场景：当第三方插件极光推送免费版支持1分钟600条推送，如果在1分钟内超过，则会推送失败。这个问题若是单节点的，完全可以通过类的全局变量来计数，当一分钟内超过600条则通过队列的形式放在下一分钟去推，做法可类似于snowFlake。同时还需关注另一个问题是当到下一分钟时，把计数器置为0。这样我们不得不开启一个守护进程，sleep1分钟，然后执行把计数器置为0。
以上场景在1个应用节点是适用的，但是如果是多个节点，则行不通。所以我们需要找到一个能作为分布式计数器的存储器，这个存储器必须要满足2个条件：1，线程安全，能保证在高并发下请求得出的结果是稳定+1并且不会出现重复。
2，速度够快，能够快速的响应结果。
redis性能极高,读取速度为110000次/s,写速度为81000次/s。对于10/s的操作可以说是毫无压力，加上是单线程处理是绝对的线程安全。所以是一个非常不错的分布式计数器选择。这个点，oracle的sequence作为计数倒是也不错，同样满足快和线程安全。在许多项目中的确也用到了sequence作为计数器生成订单编号。
下面我先介绍一些redis的计数方式：
首先我先介绍一下redis的incr函数：INCR key。将 key 中储存的数字值增一。如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR操作。如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。64位刚好是Long类型。支持-2^64“ 到”2^64 -1。
操作方式如图：
接下来，我们只需要考虑超过时间范围把值置为0的问题。首先来看这步操作只需要规定时间范围内执行一次，如果是多应用节点也只能是启动其中一个应用节点的守护线程去跑。但是使用redis不用担心这个问题！可以直接使用指令expire完成这步骤操作，在频率控制的业务场景里，sequence是比不上redis的。
EXPIRE key seconds:为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删除。在 Redis 中，带有生存时间的 key 被称为『易失的』(volatile)。
这是redis内置的定时任务，原理也是redis内置的守护进程监听执行。这样我们的需求就可以使用EXPIRE key 60（1分钟）去实现了！
分布式锁:
该功能产生原因与分布式计数器一样。比如项目中某一个方法是需要排队的，比如计数器++操作。我们需要用synchronized去保证操作是上锁的。但是如果是多节点。方法该如何锁呢？当然也是可以用到redis,并且redis的高读取高写入并线程安全是分布式锁不二选择。比如我们想锁住方法A，我们只需要定义redis里的一个String类型的方法A的key,定义该key的属性为1。当我们请求A方法的时候我们都会去redis获取到该key值是否被定义，如果是则等待，直到该key的属性为null，才进行对A进行锁的获取，并同时把该key值设置为1，如果获取锁成功redis会返回1。使用的redis指令为：SETNX函数。同时还可以集成redis的expire函数。保证不会被锁死，如果超过规定时间把该key删了即可。我推荐该方面非常优秀的分布式锁插件Redisson，项目中可以用到该插件完美解决分布式锁的问题。
SETNX 全称：SET If NOT EXIST,如若成功则返回1，失败返回0。可以依据返回值判断是否成功获取锁。redis内置对锁支持的函数，无线程安全问题。
分布式计数器java示例：
首先定义一个redis计数器的注解：
针对想要控制的方法上添加注解：
aop核心思想代码：