【go类库分享】go rate 原生标准限速库
【go类库分享】go rate 原生标准限速库
在我们实际生产开发过程中,不免存在一些高并发的场景,此时我们就需要对请求进行限流,避免过高的QPS,影响我们服务器,导致服务出现波动或不可用。
- 对于go开发人员而言,golang标准库就已经为我们提供了现成的类库
golang.org/x/time/rate
,我们只需直接调用即可。下面将为大家介绍该类库的详细用法。
文中代码地址,欢迎大家⭐️:https://github.com/ziyifast/ziyifast-code_instruction/tree/main/go-demo/go-rate
介绍
限流(Rate Limiting)是控制对某些资源访问频率的一种技术手段。在高并发的服务中,限流机制可以有效防止资源过载、服务崩溃,保障系统的稳定性和可用性。Golang 官方标准库 golang.org/x/time/rate 提供了一个高效且易用的限流器(Rate Limiter),可以帮助开发者方便地实现限流功能。
原理:golang官方的类库采用了令牌桶算法进行限流。
- 令牌桶算法(Token Bucket Algorithm):是一种常用的限流算法,它通过在固定时间间隔内向“桶”中添加“令牌”,请求在处理前需要从桶中获取令牌。如果桶中有足够的令牌,请求被处理;否则,请求被拒绝或等待。
- 速率(Rate):速率定义了令牌添加的速度,即每秒向桶中添加多少令牌。
- 容量(Burst):容量定义了桶的大小,即桶中最多可以存储多少令牌。它决定了在一段时间内允许的最大突发请求数。
安装
go get golang.org/x/time/rate
API介绍
rate.NewLimiter:创建限流器
创建限流器后,可以通过 Allow、Reserve、Wait 等方法请求许可
package main
import (
"fmt"
"golang.org/x/time/rate"
"time"
)
func main() {
// 每秒生成3个令牌,桶的容量为10个令牌
// 相当于每秒最多能处理三个请求,顺时并发最多能处理10个请求
limiter := rate.NewLimiter(3, 10)
fmt.Println("Limiter created with rate 3 tokens per second and burst size of 10")
}
limiter.Allow():请求是否被允许/限流
Allow 方法立即返回一个布尔值,指示请求是否被允许
if limiter.Allow() {
fmt.Println("Request allowed")
} else {
fmt.Println("Request denied")
}
limiter.Reserve():返回值包含了许可时间和是否可用的信息
Reserve 方法返回一个 Reservation 对象,包含了许可时间和是否可用的信息
reservation := limiter.Reserve()
if reservation.OK() {
fmt.Println("Request reserved, delay:", reservation.Delay())
} else {
fmt.Println("Request cannot be reserved")
}
limiter.Wait(ctx):阻塞当前协程,直到允许请求或上下文取消
Wait 方法阻塞当前协程,直到允许请求或上下文取消
ctx := context.Background()
if err := limiter.Wait(ctx); err == nil {
fmt.Println("Request allowed after wait")
} else {
fmt.Println("Request denied:", err)
}
实战使用
并发处理任务
一段时间内,限制服务器处理任务数
// Demo_CurrentHandleWorks 模拟并发处理任务
func Demo_CurrentHandleWorks() {
var wg sync.WaitGroup
numWorkers := 5 // 模拟5个并发请求
// 构造限流器:每10s向桶中新增一个令牌,桶里最多能存放2个令牌 => 每10s能处理一个任务,一定时间内最多能处理2个任务(令牌有剩余)
var l = rate.NewLimiter(rate.Every(time.Second*10), 2)
for i := 1; i <= numWorkers; i++ {
wg.Add(1)
go worker(i, &wg, l)
}
wg.Wait()
}
func worker(id int, wg *sync.WaitGroup, limiter *rate.Limiter) {
defer wg.Done()
if limiter.Allow() {
fmt.Printf("Worker %d processed at %s\n", id, time.Now().Format("15:04:05.000"))
} else {
fmt.Printf("Worker %d rejected at %s\n", id, time.Now().Format("15:04:05.000"))
}
}
HTTP服务请求限流
当我们通过jmeter/脚本/连续刷新页面并发请求测试时,发现在1s内,服务器最多只能处理2个请求,其余请求都不会被处理,会返回Too Many Requests。
// Demo_CurrentHandleWithHTTP 模拟HTTP请求限流
func Demo_CurrentHandleWithHTTP() {
// 每秒最多处理 1 个请求,允许突发 2 个请求
limiter := rate.NewLimiter(1, 2)
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, request *http.Request) {
if limiter.Allow() {
fmt.Fprintln(w, "Request allowed")
} else {
http.Error(w, "Too Many Requests", http.StatusTooManyRequests)
}
})
fmt.Println("Server started at :8080")
_ = http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
- 正常请求:
- 频繁请求(超过频次):
模拟等待耗时任务处理
可用于限制资源(文件)的访问,避免资源(文件)被频繁访问造成性能问题。
func Demo_HandleWorkWithWait() {
// 创建一个限速器,每3秒允许1个事件
limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(3*time.Second), 1)
// 模拟10次对资源的访问
for i := 0; i < 10; i++ {
// 使用limiter.Wait(ctx)等待,直到可以访问资源(访问文件/执行数据库查询等)
if err := limiter.Wait(context.Background()); err != nil {
log.Fatalf("Failed to wait for rate limiter: %v", err)
}
// 访问资源
fmt.Printf("Accessing resource at %v\n", time.Now())
}
}
全部代码
Github:https://github.com/ziyifast/ziyifast-code_instruction/tree/main/go-demo/go-rate
- 欢迎大家star~
参考文章:
https://cloud.tencent.com/developer/article/2429254
https://www.cnblogs.com/gnivor/p/10623028.html