golang框架中限流的实现方式比较？

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《golang框架中限流的实现方式比较？》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

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。

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。

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