要实现redis的5秒百次请求限制，可以使用Redis的计数器和过期设置来实现。

首先，我们可以使用Redis的INCR命令来创建一个计数器，并设置过期时间为5秒。每当有请求进来时，我们就对计数器进行加1操作。然后，我们可以使用GET命令获取当前计数器的值。

接下来，我们可以使用Lua脚本来判断当前计数器的值是否小于等于100，如果小于等于100，则表示请求次数在限制范围内，可以继续处理请求；如果大于100，则表示请求次数已经超过限制，需要进行限制处理。

在限制处理中，可以选择返回一个错误提示，或者进行一些其他的处理，比如将请求记录到日志或存储到数据库等。

同时，我们可以使用Redis的EXPIRE命令来重新设置计数器的过期时间为5秒，这样可以保证计数器在限定的时间内有效。

下面是一个使用Python语言实现的示例代码：

import redis

连接Redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

计数器的key

counter_key = 'request_counter'

每次请求，计数器加1

r.incr(counter_key)

获取当前计数器的值

counter_value = int(r.get(counter_key).decode())

判断是否超过限制

if counter_value <= 100:
print('请求成功，当前计数器值：', counter_value)
else:
print('请求超过限制，当前计数器值：', counter_value)

设置计数器的过期时间为5秒

r.expire(counter_key, 5)

以上代码中，我们使用了Redis连接池来管理Redis连接，然后使用Redis的INCR命令对计数器进行加1操作，并使用GET命令获取计数器的值。接着，我们使用Lua脚本判断计数器的值是否小于等于100，并进行相应的处理。最后，使用EXPIRE命令重新设置计数器的过期时间为5秒。

通过上述方法，我们可以实现对Redis的5秒百次请求限制。当达到限制时，可以根据业务需求选择合适的处理方式。

要实现5秒内百次请求限制，可以利用Redis的计数器和过期时间特性来实现。

以下是使用Redis实现5秒百次请求限制的步骤：

1. 当用户发起请求时，首先需要获取用户的IP地址或者用户的唯一标识作为key来记录请求次数。

2. 使用Redis的INCR命令来对该key对应的计数器进行递增操作。如果该key不存在，则Redis会自动创建并将值设置为1。如果计数器存在，则将其加1。

3. 使用Redis的TTL命令获取该key的剩余生存时间（Time-To-Live）。如果该key不存在或者剩余生存时间小于0，说明该key的计数器已过期，需要重新设置计数器的初始值。

4. 如果计数器的初始值已过期，则使用Redis的MULTI和SET命令来创建一个新的计数器，并设置该key的生存时间为5秒。

5. 如果计数器的值小于等于100（即百次请求限制），则说明用户仍然可以继续请求，将返回正常的响应。否则，请求被视为超过限制，返回错误的响应。

下面是一个使用Python和Redis实现5秒百次请求限制的示例代码：

import redis
import time

# 创建Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def process_request(user_id):
    # 获取当前时间戳
    current_time = int(time.time())
    
    # 构建Redis计数器的key
    key = f'request_counter:{user_id}'
    
    # 使用Redis的INCR命令递增计数器
    counter = r.incr(key)
    
    # 使用Redis的TTL命令获取计数器的剩余生存时间
    ttl = r.ttl(key)
    
    # 如果计数器已过期，则重新设置计数器
    if ttl < 0:
        pipe = r.pipeline()
        pipe.set(key, 1)
        pipe.expire(key, 5)
        pipe.execute()
    
    # 如果计数器的值超过100，则返回错误的响应
    if counter > 100:
        return '请求过于频繁，请稍后再试'
    
    # 处理正常的请求
    return '处理请求成功'

# 测试代码
user_id = '123456'
for i in range(110):
    print(process_request(user_id))
    time.sleep(0.05)

在上述示例中，我们创建了一个名为request_counter的Redis计数器，用于记录用户的请求次数。每次请求到达时，我们首先对计数器进行递增操作，然后检查计数器的剩余生存时间，如果已过期则重新设置计数器的初始值。最后，我们判断计数器的值是否超过限制，决定是否接受该请求。

为了实现5秒百次请求限制，我们可以使用Redis的计数器和过期时间来进行限制。以下是实现的具体步骤。

1. 创建一个Redis连接。在大多数编程语言中都有Redis的客户端库可以使用。使用该库连接到Redis服务器。

2. 定义一个键名，用于存储每个请求的计数器。可以使用请求的IP地址或其他唯一标识作为键名。例如，假设我们使用IP地址作为键名，可以按照如下方式定义键名：request_limit:<ip>

3. 定义请求的限制规则。在本例中，我们的目标是5秒内最多允许100个请求。可以根据实际需求进行调整。我们使用Redis的INCR命令来递增计数器的值。

4. 设置计数器的过期时间。在本例中，我们设置过期时间为5秒。这意味着在5秒后，计数器的值将被Redis自动清除。我们使用Redis的EXPIRE命令来设置过期时间。

下面是具体的操作流程：

1. 获取请求的IP地址，并生成键名。例如，假设我们获取到的IP地址是127.0.0.1，则生成的键名为request_limit:127.0.0.1。

2. 通过Redis连接，使用INCR命令递增计数器的值。例如，INCR request_limit:127.0.0.1。

3. 使用TTL（Time To Live）命令设置计数器的过期时间。例如，EXPIRE request_limit:127.0.0.1 5。

4. 检查计数器的值是否超过限制。如果计数器的值超过100，表示该IP地址在5秒内的请求已经达到了限制。可以根据实际需求进行处理，例如返回错误信息或进行限制操作。

需要注意的是，由于Redis是单线程的，所以使用INCR命令递增计数器的值以及使用EXPIRE命令设置过期时间是原子操作，可以保证操作的原子性和线程安全性。

此外，还可以进一步改进，使用Redis的Lua脚本来实现原子性操作，以提高性能和可靠性。

另外，还可以通过使用Redis的Lua脚本以及有序集合（Sorted Set）来实现更复杂的请求限制算法，例如令牌桶算法或漏桶算法。这些算法可以更灵活地控制请求的速率。