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如何实现Golang限流器

发布时间:2020-06-28 17:51:35 来源:亿速云 阅读:269 作者:清晨 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍如何实现Golang限流器,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

限流器是服务中非常重要的一个组件,在网关设计、微服务、以及普通的后台应用中都比较常见。它可以限制访问服务的频次和速率,防止服务过载,被刷爆。

限流器的算法比较多,常见的比如令牌桶算法、漏斗算法、信号量等。本文主要介绍基于漏斗算法的一个限流器的实现。文本也提供了其他几种开源的实现方法。

基于令牌桶的限流器实现

在golang 的官方扩展包 time 中(github/go/time),提供了一个基于令牌桶算法的限流器的实现。

原理

令牌桶限流器,有两个概念:

  • 令牌:每次都需要拿到令牌后,才可以访问
  • 桶:有一定大小的桶,桶中最多可以放一定数量的令牌
  • 放入频率:按照一定的频率向通里面放入令牌,但是令牌数量不能超过桶的容量

因此,一个令牌桶的限流器,可以限制一个时间间隔内,最多可以承载桶容量的访问频次。下面我们看看官方的实现。

实现

限流器的定义

下面是对一个限流器的定义:

type Limiter struct {
 limit Limit // 放入桶的频率  (Limit 为 float64类型)
 burst int  // 桶的大小

 mu   sync.Mutex
 tokens float64 // 当前桶内剩余令牌个数
 last time.Time // 最近取走token的时间
 lastEvent time.Time // 最近限流事件的时间
}

其中,核心参数是 limit,burst。 burst 代表了桶的大小,从实际意义上来讲,可以理解为服务可以承载的并发量大小;limit 代表了 放入桶的频率,可以理解为正常情况下,1s内我们的服务可以处理的请求个数。

在令牌发放后,会被保留在Reservation 对象中,定义如下:

type Reservation struct {
 ok    bool // 是否满足条件分配到了tokens
 lim    *Limiter // 发送令牌的限流器
 tokens  int  // tokens 的数量
 timeToAct time.Time // 满足令牌发放的时间
 limit Limit // 令牌发放速度
}

Reservation 对象,描述了一个在达到 timeToAct 时间后,可以获取到的令牌的数量tokens。 (因为有些需求会做预留的功能,所以timeToAct 并不一定就是当前的时间。

限流器如何限流

官方提供的限流器有阻塞等待式的,也有直接判断方式的,还有提供了自己维护预留式的,但核心的实现都是下面的reserveN 方法。

// 在 now 时间需要拿到n个令牌,最多可以等待的时间为maxFutureResrve
// 结果将返回一个预留令牌的对象
func (lim *Limiter) reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation {
 lim.mu.Lock()

 // 首先判断是否放入频次是否为无穷大,如果为无穷大,说明暂时不限流
 if lim.limit == Inf {
  // ...
 }

 // 拿到截至now 时间时,可以获取的令牌tokens数量,上一次拿走令牌的时间last
 now, last, tokens := lim.advance(now)

 // 然后更新 tokens 的数量,把需要拿走的去掉
 tokens -= float64(n)

 // 如果tokens 为负数,说明需要等待,计算等待的时间
 var waitDuration time.Duration
 if tokens < 0 {
  waitDuration = lim.limit.durationFromTokens(-tokens)
 }

 // 计算是否满足分配条件
 // ① 需要分配的大小不超过桶容量
 // ② 等待时间不超过设定的等待时常
 ok := n <= lim.burst && waitDuration <= maxFutureReserve

 // 最后构造一个Reservation对象
 r := Reservation{
  ok:  ok,
  lim:  lim,
  limit: lim.limit,
 }
 if ok {
  r.tokens = n
  r.timeToAct = now.Add(waitDuration)
 }

 // 并更新当前limiter 的值
 if ok {
  lim.last = now
  lim.tokens = tokens
  lim.lastEvent = r.timeToAct
 } else {
  lim.last = last
 }

 lim.mu.Unlock()
 return r
}

从实现上看,limiter 并不是每隔一段时间更新当前桶中令牌的数量,而是记录了上次访问时间和当前桶中令牌的数量。当再次访问时,通过上次访问时间计算出当前桶中的令牌的数量,决定是否可以发放令牌。

使用

下面我们通过一个简单的例子,学习上面介绍的限流器的使用。

 limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(100*time.Millisecond), 10)
 http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  if limiter.Allow() {// do something
   log.Println("say hello")
  }
 })
 _ = http.ListenAndServe(":13100", nil)

上面,每100 ms 放入令牌桶中1个令牌,所以当批量访问该接口时,可以看到如下结果:

2020/06/26 14:34:16 say hello  有18 条记录
2020/06/26 14:34:17 say hello  有10 条记录
2020/06/26 14:34:18 say hello  有10 条记录
  ...

一开始漏斗满着,可以缓解部分突发的流量。当漏斗未空时,访问的频次和令牌放入的频次变为一致。

其他限流器的实现

uber 开源库中基于漏斗算法实现了一个限流器。漏斗算法可以限制流量的请求速度,并起到削峰填谷的作用。 https://github.com/uber-go/ratelimit

滴滴开源实现了一个对http请求的限流器中间件。可以基于以下模式限流。

  • 基于IP,路径,方法,header,授权用户等限流
  • 通过自定义方法限流
  • 还支持基于 http header 设置限流数据
  • 实现方式是基于 github/go/time 实现的,不同类别的数据都存储在一个带超时时间的数据池中。

以上是如何实现Golang限流器的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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