利用go-zero实现分布式限流控制
时间:2023-06-24 09:47:57 477浏览 收藏
从现在开始,努力学习吧!本文《利用go-zero实现分布式限流控制》主要讲解了等等相关知识点,我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章,欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧,希望能帮到你!
近年来,由于互联网业务的快速发展,许多网站和应用程序的并发请求量越来越大,这对后端服务器造成了极大的压力,因此限流控制变得越来越重要。在这种背景下,利用go-zero实现分布式限流控制成为了许多开发人员的首选。
go-zero是一款基于Golang语言的微服务框架,具有分布式限流、熔断、负载均衡等一系列特性,而且易于使用。在这篇文章中,我们将介绍如何利用go-zero实现分布式限流控制。
一、什么是分布式限流控制?
当大量请求同时涌入系统时,系统可能会遇到流量峰值,这时系统就需要进行限流控制,以免对系统造成过度压力,导致系统故障。分布式限流控制是指将限流控制在分布式系统中进行。
分布式限流控制可以分为两种类型,即:漏桶算法和令牌桶算法。漏桶算法是指将请求放进一个固定的容器中,容器会以一定的速度释放请求,这样就可以控制请求的流量。而令牌桶算法则是将请求放进一个类似于桶的容器中,每隔一段时间再从桶中拿出一定量的请求进行处理。两种算法各有优缺点,可以根据实际情况进行选择。
二、go-zero的分布式限流控制
在go-zero中,分布式限流控制主要是通过middleware实现的。middleware是一种拦截HTTP请求的机制,可以用来对请求进行一些处理和过滤,比如:鉴权、限流控制、安全过滤等。在这里,我们主要介绍如何利用go-zero中的middleware实现分布式限流控制。
首先,我们需要安装go-zero,可通过以下命令进行安装:
go get -u github.com/tal-tech/go-zero
接着,我们需要在项目中引入go-zero的middleware依赖:
import "github.com/tal-tech/go-zero/rest/middleware"
然后,我们在代码中创建一个rateLimiter实例,并定义一个middleware来进行限流控制,如下所示:
//创建一个rateLimiter实例,用于控制请求速率 rate := tollbooth.NewLimiter(100, time.Second) //定义一个middleware,用于进行限流控制 limiterMiddleware := middleware.RateLimiter(tollbooth.NewLimiter(100, time.Second))
以上代码创建了一个rateLimiter实例,限制每秒最多只能有100个请求,然后定义了一个middleware,也就是控制每秒最多只能有100个请求。可以看到,利用go-zero实现分布式限流控制非常简单。
三、go-zero的分布式限流控制实例
以下示例中,我们将通过一个简单的HTTP服务来演示如何利用go-zero的middleware实现分布式限流控制。该服务使用令牌桶算法来进行限流控制,从而确保每秒最多只能有10个请求。
package main import ( "fmt" "log" "net/http" "time" "github.com/didip/tollbooth/v5" "github.com/tal-tech/go-zero/rest/middleware" ) func main() { //创建一个rateLimiter实例,用于控制请求速率 limiter := tollbooth.NewLimiter(10, &metricExecutor{}) //定义一个middleware,用于进行限流控制 limiterMiddleware := middleware.RateLimiter(limiter) //定义http处理函数 http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { w.Write([]byte("Hello, world! ")) }) //使用middleware对http处理函数进行控制 http.Handle("/", limiterMiddleware(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { w.Write([]byte("Hello, world! ")) }))) log.Println("[INFO] Server starting...") //启动http server err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { log.Fatal("ListenAndServe: ", err) } } //定义一个metricExecutor结构体,用于实现tollbooth.Executor接口 type metricExecutor struct { } //实现tollbooth.Executor接口 func (m *metricExecutor) Execute(params tollbooth.ExecParams) error { fmt.Printf("[INFO] limit param=%+v ", params) return nil }
在以上实例中,我们创建了一个rateLimiter实例,限制每秒最多只能有10个请求。接着,我们通过middleware对HTTP处理函数进行限流控制,最后启动HTTP服务器。在控制台上,我们可以看到对请求速率进行了不同程度的抑制。
四、小结
本文介绍了利用go-zero实现分布式限流控制的方法,主要是通过middleware实现。go-zero微服务框架具有分布式限流、熔断、负载均衡等一系列特性,而且易于使用,可帮助开发人员更好地控制系统并发请求量,从而保证系统的稳定性和可靠性。
到这里,我们也就讲完了《利用go-zero实现分布式限流控制》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于Go-Zero,控制,分布式限流的知识点!
-
505 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
368 收藏
-
501 收藏
-
139 收藏
-
490 收藏
-
289 收藏
-
145 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 立即学习 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 立即学习 507次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 立即学习 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 立即学习 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 立即学习 484次学习