分布式系统中可通过限流和熔断机制应对资源争用和服务故障。限流通过限制请求数量防止资源耗尽和性能下降，而熔断机制在检测到服务故障时触发，防止不必要的请求浪费资源和恶化故障。在 golang 框架中，可以使用 [ratelimit](https://github.com/juju/ratelimit) 库实现限流，并使用 [resilience](https://github.com/go-resilience/resilience) 或 [hystrix-go](https://github.com/afex/hystrix-go) 库实现熔断。
Go 框架中分布式限流和熔断机制的实战指南
背景
在分布式系统中，资源争用和服务故障是非常常见的。限流和熔断机制可以帮助我们应对这些挑战，保护系统免受过载和级联故障的影响。
分布式限流
限流限制对系统发出的请求数量，以防止资源耗尽和性能下降。Golang 库中常用的限流库是 [ratelimit](https://github.com/juju/ratelimit)。
import (
"context"
"time"
"github.com/juju/ratelimit"
)
func main() {
limiter := ratelimit.NewBucketWithRate(10, time.Second)
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
defer cancel()
err := limiter.Take(ctx, 1)
if err != nil {
// Handle error
}
// Make the request
}分布式熔断
熔断机制在检测到服务故障时触发，以防止不必要的请求浪费资源并进一步恶化故障。著名的 Golang 熔断库包括 [resilience](https://github.com/go-resilience/resilience) 和 [hystrix-go](https://github.com/afex/hystrix-go)。
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import (
"context"
"fmt"
"time"
"github.com/go-resilience/resilience"
)
func main() {
breaker := resilience.NewBreaker(
resilience.NewNoOpCircuit(
resilience.WithTripFunc(resilience.Linear(5, time.Second, 1)),
resilience.WithResetFunc(resilience.TimeLimited(time.Second)),
),
)
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
defer cancel()
res, err := resilience.Run(breaker, func(ctx context.Context) (interface{}, error) {
// Make the request
return "", fmt.Errorf("error")
})
if err != nil {
// Handle error
}
fmt.Println(res)
}实战案例
场景：保护用户访问个人主页免受DoS攻击。
方案：
- 使用限流机制限制每个用户每秒向API发出的请求数量。
- 使用熔断机制监控API的可用性，并在检测到故障时触发熔断，阻止用户发出请求。
结论
通过在 Golang 框架中实施分布式限流和熔断机制，我们可以有效地保护系统免受资源争用和服务故障的影响，保持系统的高可用性和稳定性。
