go 框架中基于漏斗算法实现限流：通过模拟漏斗中的水流入，实现限流算法。使用 time.ticker 模拟水流入，管道表示漏斗。newfunnel 函数创建漏斗，指定每秒允许流入的请求数。实战案例：限制每秒处理 10 个请求，模拟处理 100 个请求，等待漏斗信号确保不超过限流速率。
Go 框架中基于漏斗算法的限流实现
简介
漏斗算法是一种经典的限流算法，可用于控制请求或消息的流速，防止系统过载。它模拟了一个漏斗，其中水以恒定的速度流入，但流出的速度受到漏斗形状的限制。
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Go 中的实现
Go 中实现漏斗算法非常简单，我们可以使用 time.Ticker 来模拟漏斗中的水流入，并使用管道来表示漏斗本身。请看以下代码：
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
)
// 新建一个漏斗，能够每秒处理 n 个请求。
func NewFunnel(ctx context.Context, n int) (chan<- interface{}, error) {
if n <= 0 {
return nil, fmt.Errorf("invalid rate: %d", n)
}
// 每秒允许流入漏斗的请求数
rate := time.Second / time.Duration(n)
reqs := make(chan interface{})
go func() {
ticker := time.NewTicker(rate)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ctx.Done():
close(reqs)
return
case <-ticker.C:
// 允许下一个请求流入漏斗
reqs <- 1
}
}
}()
return reqs, nil
}
// 实战案例：限制每秒处理 10 个请求。
func main() {
ctx := context.Background()
funnel, err := NewFunnel(ctx, 10)
if err != nil {
fmt.Printf("failed to create funnel: %v", err)
return
}
// 模拟处理 100 个请求。
for i := 0; i < 100; i++ {
// 等待漏斗流入一个请求的信号。
<-funnel
fmt.Printf("处理请求 %d\n", i)
}
}说明
-
NewFunnel函数创建一个新的漏斗，每秒允许n个请求流入。 - 在
main函数中，我们创建一个每秒限制 10 个请求的漏斗。 - 我们模拟处理 100 个请求，每个请求都会等待漏斗的信号以确保不会超过限流速率。
通过这种方式，我们可以轻松地在 Go 应用程序中实现漏斗算法限流。
