基于令牌桶算法的 go 框架限流技术：使用 [ratelimiter](https://github.com/juju/ratelimit) 框架实现。定义令牌桶，指定最大容量和每秒令牌发放速率。受限函数中获取令牌，如果失败则返回错误或重试。执行受限函数，并在完成后释放令牌。实战案例：使用率限制器限制 http 请求的并发数量。
基于令牌桶算法的 Go 框架限流
限流是一种流量控制技术，用于限制对资源或服务的并发访问。令牌桶算法是一种流行且简单的限流算法，它通过将令牌存储在桶中来实现，访问请求必须获取足够的令牌才能通过。
Go 框架中的限流
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Go 中有多个框架支持基于令牌桶算法的限流。本文将重点介绍使用 [ratelimiter](https://github.com/juju/ratelimit) 框架。
import (
"context"
"sync"
"time"
"github.com/juju/ratelimit"
)
// 定义令牌桶
var bucket = ratelimit.NewBucket(time.Second, 10)
// 受限函数
func myRateLimitedFunction(ctx context.Context, wg *sync.WaitGroup) {
// 尝试获取令牌
if err := bucket.Take(ctx, 1); err != nil {
// 没有可用令牌，返回错误或重试
return
}
// 执行受限函数
// ...
// 必须在完成后释放令牌
defer bucket.Return(1)
wg.Done()
}实战案例
以下是一个实战案例，演示了如何使用率限制器来限制 HTTP 请求的并发数量。
import (
"context"
"net/http"
"sync"
"time"
"github.com/gorilla/mux"
"github.com/juju/ratelimit"
)
// 定义令牌桶
var bucket = ratelimit.NewBucket(time.Second, 10)
func main() {
r := mux.NewRouter()
r.HandleFunc("/api/v1/endpoint", limitHandler)
http.Handle("/", r)
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
func limitHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
// 尝试获取令牌
if err := bucket.Take(context.Background(), 1); err != nil {
http.Error(w, http.StatusTooManyRequests.String(), http.StatusTooManyRequests)
return
}
// 执行受限函数
// ...
// 必须在完成后释放令牌
defer bucket.Return(1)
} 
