go 框架的限流方法：令牌桶： 基于队列，生成令牌以表示允许的请求，请求需要获取令牌才能执行。滑动窗口： 记录一段时间内的请求，超出窗口阈值的请求将被丢弃。漏桶： 允许请求快速涌入但缓慢流出，多余请求将被丢弃。
Go 框架中的限流实现
限流是一种技术，用于控制对系统的并发请求数，以防止系统超载。在 Go 框架中，有多种实现限流的方式，每种方式都有其优点和缺点。
令牌桶
令牌桶算法是一种基于队列的限流机制。它以固定的速率生成令牌，每个令牌代表一个允许的请求。当请求到来时，需要获取一个令牌。如果没有可用令牌，则请求将被丢弃。
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import "github.com/uber-go/ratelimit"
func main() {
rl := ratelimit.New(100, 10) // 每秒允许 100 个请求，桶大小为 10
for {
if rl.Take() {
// 执行请求
} else {
// 请求被限流
}
}
}滑动窗口
滑动窗口算法将一段时间内的请求计数存储在窗口中。当请求到来时，窗口中最早的请求将被删除，并加入一个新请求。如果窗口内的请求数超过阈值，则后续请求将被丢弃。
import "github.com/golang/groupcache/lru"
func main() {
window := lru.New(50) // 窗口大小为 50
for {
now := time.Now()
count := window.Get(now) // 获取窗口中当前时间点的请求数
if count > 10 {
// 请求被限流
} else {
// 执行请求
window.Add(now, count+1) // 更新窗口
}
}
}漏桶
漏桶算法是一种基于队列的限流机制，类似于令牌桶。但与令牌桶不同的是，漏桶允许请求以较高的速率涌入，但以较慢的速率流出。当请求涌入速度超过流出速度时，多余的请求将被丢弃。
import (
"sync"
"time"
)
func main() {
var mu sync.Mutex
var lastTime time.Time
var counter int64 = 0
for {
now := time.Now()
mu.Lock()
passedTime := now.Sub(lastTime)
mu.Unlock()
if passedTime > time.Second {
mu.Lock()
counter = 0
lastTime = now
mu.Unlock()
}
mu.Lock()
if counter >= 10 {
// 请求被限流
} else {
// 执行请求
counter++
}
mu.Unlock()
}
}选择哪种方法？
选择哪种限流方法取决于具体应用场景的需求。
- 令牌桶适合需要以恒定速率处理请求的情况。
- 滑动窗口适合需要限制一段时间内请求总量的应用。
- 漏桶适合需要允许请求高峰的情况，但需要防止系统超载。
