程序员可以通过以下几种方法来限流软件：
Guava RateLimiter
Guava是Java领域优秀的开源项目，提供了RateLimiter工具，基于令牌桶算法实现。可以通过以下步骤使用Guava RateLimiter：
引入pom依赖。
创建RateLimiter实例，指定每秒允许的请求令牌数。
在需要限流的代码段前，使用RateLimiter的acquire（）方法请求许可，该方法会阻塞直到获取到请求的许可。
RateLimiter支持动态调整速率，可以根据系统负载情况调整每秒允许的请求数。
Nginx限流
Nginx提供了多种限流手段，包括控制速率和控制并发连接数。可以通过以下配置实现限流：
使用`limit_req_zone`和`burst`指令实现速率限流。
使用`limit_conn_zone`和`limit_conn`指令控制并发连接的总数。
Redis限流
借助Redis可以实现多种限流算法，如时间窗口算法、漏桶算法和令牌算法。以下是一个基于Redis的令牌桶算法的简单实现：
初始化一个容量固定（比如N）的bucket并装满N个token。
每当一个请求过来，就消耗一个token。
当bucket没有token了，就无法处理请求了。
在一个时间间隔之后快速refill满bucket，继续等待请求过来消耗token。
API Gateway限流
在网关层增加请求速率的限制，把大量的请求直接拦在网关处，从而减少服务器在一定时间内能处理的请求数量。常见的网关层组件有Nginx、Spring Cloud Gateway和Zuul。
服务端限流
在API服务里面增加限流逻辑，例如使用计数器限流或令牌桶限流。计数器限流通过记录每个时间窗口内的请求数量，并与预设的阈值进行比较。令牌桶限流则是以恒定速率生成令牌，请求需要获取一个令牌才能执行。
多维度限流
在真实环境中，通常会设置多个维度的限流规则，比如设定同一个IP每秒访问频率小于10，连接数小于5，再设定每台机器QPS最高1000，连接数最大保持200。
选择合适的限流方法需要根据具体的业务场景和需求来决定，可以结合使用上述多种限流手段以达到最佳的限流效果。