在当今高并发的互联网应用场景中，限流算法至关重要，它能确保系统在高流量冲击下依然稳定运行。Go语言以其出色的并发性能，与Redis强大的数据存储和原子操作能力相结合，为实现常见限流算法提供了高效方案。

令牌桶算法是一种常用的限流算法。在Go与Redis实现中，首先需要借助Redis的原子操作来模拟令牌的发放和获取。我们可以利用Redis的INCR命令来增加令牌数量，利用DECR命令来获取令牌。在Go语言中，通过连接Redis客户端，编写相应逻辑。例如，设置一个固定的令牌发放速率，定时向Redis中添加令牌。当请求到来时，尝试从Redis中获取令牌，如果获取成功，则允许请求通过；若令牌不足，则拒绝请求。这样就有效控制了请求的流量。

漏桶算法也是常见的限流方式。实现漏桶算法时，可将Redis作为存储请求的容器。Go程序负责将请求放入Redis队列中，同时按照固定速率从队列中取出请求进行处理。通过控制取出请求的速度，实现对流量的限制。比如，设定每秒从队列中取出固定数量的请求，超过这个速率的请求就会在队列中等待，若队列满了，则后续请求被丢弃。

计数器算法相对简单直接。在Go与Redis的实现里，利用Redis的原子计数功能，每当有请求到达，使用INCR命令对计数器加一。设定一个时间窗口，当到达时间窗口结束时，将计数器清零。通过判断计数器的值是否超过设定的阈值，来决定是否限流。例如，设定1分钟内最多允许100个请求，若计数器在1分钟内达到100，则后续请求被拒绝。

借助Go语言的并发优势和Redis的强大功能，能够轻松实现令牌桶、漏桶和计数器等常见限流算法，为构建高并发、稳定可靠的互联网应用提供有力保障。