程序员在软件中实现限流的方法有多种，主要可以归纳为以下几种算法和工具的使用：

计数器限流

计数器限流是一种简单的方法，它通过一个计数器来记录在特定时间段内的请求数量。当请求数量超过设定的阈值时，计数器会重置，从而拒绝新的请求。这种方法适用于请求数量可以精确控制且对实时性要求不高的场景。

令牌桶限流

令牌桶限流算法通过一个固定容量的桶和以固定速率生成令牌的过程来控制请求。每个请求需要从桶中获取一个令牌才能被处理。如果桶中没有足够的令牌，请求将被拒绝。令牌桶算法可以应对突发流量，并且允许一定程度的流量波动。

漏桶限流

漏桶算法将请求视为水滴，并通过一个固定容量的漏桶以恒定速率处理这些请求。如果漏桶满了，新的请求将被丢弃。漏桶算法可以稳定请求的处理速率，适用于需要平滑输出流量的场景。

分布式限流

在分布式系统中，限流通常需要考虑跨多个服务或组件的并发控制。这可能涉及到使用分布式缓存（如Redis）来存储计数器或令牌桶的状态，以及使用分布式锁或队列来协调不同服务之间的请求处理。

限流工具类

一些编程语言和框架提供了现成的限流工具类，如Java中的`RateLimiter`类，可以简化限流功能的实现。这些工具类通常提供了简单易用的API，使得在应用程序中集成限流功能变得更加方便。

限流策略

在实际应用中，程序员可能需要根据具体的业务需求设计限流策略。例如，可以针对不同的用户、IP地址或API设置不同的限流规则，或者结合使用多种限流算法来实现更精细化的流量控制。

在实现限流时，还需要考虑系统的可扩展性和性能。例如，在高并发环境下，可能需要使用高性能的数据结构和算法，以及分布式限流方案来保证系统的稳定性和响应能力。此外，限流策略的实施应该考虑到业务的特殊性，以确保在保护系统的同时，不会对正常用户造成不便。