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Go語言實現(xiàn)常見限流算法的示例代碼

 更新時間:2023年05月18日 15:22:03   作者:devhg  
計數(shù)器、滑動窗口、漏斗算法、令牌桶算法是我們常見的幾個限流算法,本文將依次用Go語言實現(xiàn)這幾個限流算法,感興趣的可以了解一下

用go語言嘗試計數(shù)器、滑動窗口、漏斗算法、令牌桶算法等算法

1. 計數(shù)器

計數(shù)器是一種最簡單限流算法,其原理就是:在一段時間間隔內(nèi),對請求進行計數(shù),與閥值進行比較判斷是否需要限流,一旦到了時間臨界點,將計數(shù)器清零。

  • 可以在程序中設(shè)置一個變量 count,當過來一個請求我就將這個數(shù) +1,同時記錄請求時間。
  • 當下一個請求來的時候判斷 count 的計數(shù)值是否超過設(shè)定的頻次,以及當前請求的時間和第一次請求時間是否在 1 分鐘內(nèi)。
  • 如果在 1 分鐘內(nèi)并且超過設(shè)定的頻次則證明請求過多,后面的請求就拒絕掉。
  • 如果該請求與第一個請求的間隔時間大于計數(shù)周期,且 count 值還在限流范圍內(nèi),就重置 count

常見使用redis。比如對每秒限流,可以每秒設(shè)置一個key(limit-2021-11-20-11:11:11、limit-2021-11-20-11:11:12)。首先獲取當前時間拼接一個如上的key。如果key存在且未超過某個閾值就自增,超過閾值就拒絕;如果key不存在就代表這新的一秒沒有請求則重置計數(shù)。

Go實現(xiàn)

type Counter struct {
	rate  int           // 計數(shù)周期內(nèi)最多允許的請求數(shù)
	begin time.Time     // 計數(shù)開始時間
	cycle time.Duration // 計數(shù)周期
	count int           // 計數(shù)周期內(nèi)累計收到的請求數(shù)
	lock  sync.Mutex
}
func (l *Counter) Allow() bool {
	l.lock.Lock()
	defer l.lock.Unlock()
	if l.count == l.rate-1 {
		now := time.Now()
		if now.Sub(l.begin) >= l.cycle {
			//速度允許范圍內(nèi), 重置計數(shù)器
			l.Reset(now)
			return true
		} else {
			return false
		}
	} else {
		//沒有達到速率限制,計數(shù)加1
		l.count++
		return true
	}
}
func (l *Counter) Set(r int, cycle time.Duration) {
	l.rate = r
	l.begin = time.Now()
	l.cycle = cycle
	l.count = 0
}
func (l *Counter) Reset(t time.Time) {
	l.begin = t
	l.count = 0
}
func main() {
	var lr Counter
	lr.Set(3, time.Second) // 1s內(nèi)最多請求3次
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(10)
	for i := 0; i < 10; i++ {
		go func(i int) {
			if lr.Allow() {
				log.Println("ok:", i)
			} else {
				log.Println("fail:", i)
			}
			wg.Done()
		}(i)
		time.Sleep(200 * time.Millisecond)
	}
	wg.Wait()
}
/* 每秒三個
2021/11/20 16:22:39 ok: 0
2021/11/20 16:22:39 ok: 1
2021/11/20 16:22:39 ok: 2
2021/11/20 16:22:39 fail: 3
2021/11/20 16:22:40 fail: 4
2021/11/20 16:22:40 ok: 5
2021/11/20 16:22:40 ok: 6
2021/11/20 16:22:40 ok: 7
2021/11/20 16:22:41 ok: 8
2021/11/20 16:22:41 fail: 9
*/

缺點

如果有個需求對于某個接口 /query 每分鐘最多允許訪問 200 次,假設(shè)有個用戶在第 59 秒的最后幾毫秒瞬間發(fā)送 200 個請求,當 59 秒結(jié)束后 Counter 清零了,他在下一秒的時候又發(fā)送 200 個請求。那么在 1 秒鐘內(nèi)這個用戶發(fā)送了 2 倍的請求,這個是符合我們的設(shè)計邏輯的,這也是計數(shù)器方法的設(shè)計缺陷,系統(tǒng)可能會承受惡意用戶的大量請求,甚至擊穿系統(tǒng)。

2. 滑動窗口

滑動窗口是針對計數(shù)器存在的臨界點缺陷,所謂 滑動窗口(Sliding window) 是一種流量控制技術(shù),這個詞出現(xiàn)在 TCP 協(xié)議中?;瑒哟翱诎压潭〞r間片進行劃分,并且隨著時間的流逝,進行移動,固定數(shù)量的可以移動的格子,進行計數(shù)并判斷閥值。

算法思想

上圖中我們用紅色的虛線代表一個時間窗口(一分鐘),每個時間窗口有 6 個格子,每個格子是 10 秒鐘。每過 10 秒鐘時間窗口向右移動一格,可以看紅色箭頭的方向。我們?yōu)槊總€格子都設(shè)置一個獨立的計數(shù)器 Counter,假如一個請求在 0:45 訪問了那么我們將第五個格子的計數(shù)器 +1(也是就是 0:40~0:50),在判斷限流的時候需要把所有格子的計數(shù)加起來和設(shè)定的頻次進行比較即可。

那么滑動窗口如何解決我們上面遇到的問題呢?來看下面的圖:

當用戶在0:59 秒鐘發(fā)送了 200 個請求就會被第六個格子的計數(shù)器記錄 +200,當下一秒的時候時間窗口向右移動了一個,此時計數(shù)器已經(jīng)記錄了該用戶發(fā)送的 200 個請求,所以再發(fā)送的話就會觸發(fā)限流,則拒絕新的請求。

其實計數(shù)器就是滑動窗口啊,只不過只有一個格子而已,所以想讓限流做的更精確只需要劃分更多的格子就可以了,為了更精確我們也不知道到底該設(shè)置多少個格子,格子的數(shù)量影響著滑動窗口算法的精度,依然有時間片的概念,無法根本解決臨界點問題。

適用場景

與令牌桶一樣,有應(yīng)對突發(fā)流量的能力

Go實現(xiàn)

主要就是實現(xiàn)sliding window算法。可以參考Bilibili開源的kratos框架里circuit breaker用循環(huán)列表保存time slot對象的實現(xiàn),他們這個實現(xiàn)的好處是不用頻繁的創(chuàng)建和銷毀time slot對象。下面給出一個簡單的基本實現(xiàn):

var winMu map[string]*sync.RWMutex
func init() {
	winMu = make(map[string]*sync.RWMutex)
}
type timeSlot struct {
	timestamp time.Time // 這個timeSlot的時間起點
	count     int       // 落在這個timeSlot內(nèi)的請求數(shù)
}
func countReq(win []*timeSlot) int {
	var count int
	for _, ts := range win {
		count += ts.count
	}
	return count
}
type SlidingWindowLimiter struct {
	SlotDuration time.Duration // time slot的長度
	WinDuration  time.Duration // sliding window的長度
	numSlots     int           // window內(nèi)最多有多少個slot
	maxReq       int           // win duration內(nèi)允許的最大請求數(shù)
	windows      map[string][]*timeSlot
}
func NewSliding(slotDuration time.Duration, winDuration time.Duration, maxReq int) *SlidingWindowLimiter {
	return &SlidingWindowLimiter{
		SlotDuration: slotDuration,
		WinDuration:  winDuration,
		numSlots:     int(winDuration / slotDuration),
		windows:      make(map[string][]*timeSlot),
		maxReq:       maxReq,
	}
}
// 獲取user_id/ip的時間窗口
func (l *SlidingWindowLimiter) getWindow(uidOrIp string) []*timeSlot {
	win, ok := l.windows[uidOrIp]
	if !ok {
		win = make([]*timeSlot, 0, l.numSlots)
	}
	return win
}
func (l *SlidingWindowLimiter) storeWindow(uidOrIp string, win []*timeSlot) {
	l.windows[uidOrIp] = win
}
func (l *SlidingWindowLimiter) validate(uidOrIp string) bool {
	// 同一user_id/ip并發(fā)安全
	mu, ok := winMu[uidOrIp]
	if !ok {
		var m sync.RWMutex
		mu = &m
		winMu[uidOrIp] = mu
	}
	mu.Lock()
	defer mu.Unlock()
	win := l.getWindow(uidOrIp)
	now := time.Now()
	// 已經(jīng)過期的time slot移出時間窗
	timeoutOffset := -1
	for i, ts := range win {
		if ts.timestamp.Add(l.WinDuration).After(now) {
			break
		}
		timeoutOffset = i
	}
	if timeoutOffset > -1 {
		win = win[timeoutOffset+1:]
	}
	// 判斷請求是否超限
	var result bool
	if countReq(win) < l.maxReq {
		result = true
	}
	// 記錄這次的請求數(shù)
	var lastSlot *timeSlot
	if len(win) > 0 {
		lastSlot = win[len(win)-1]
		if lastSlot.timestamp.Add(l.SlotDuration).Before(now) {
			lastSlot = &timeSlot{timestamp: now, count: 1}
			win = append(win, lastSlot)
		} else {
			lastSlot.count++
		}
	} else {
		lastSlot = &timeSlot{timestamp: now, count: 1}
		win = append(win, lastSlot)
	}
	l.storeWindow(uidOrIp, win)
	return result
}
func (l *SlidingWindowLimiter) getUidOrIp() string {
	return "127.0.0.1"
}
func (l *SlidingWindowLimiter) IsLimited() bool {
	return !l.validate(l.getUidOrIp())
}
func main() {
	limiter := NewSliding(100*time.Millisecond, time.Second, 10)
	for i := 0; i < 5; i++ {
		fmt.Println(limiter.IsLimited())
	}
	time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	for i := 0; i < 5; i++ {
		fmt.Println(limiter.IsLimited())
	}
	fmt.Println(limiter.IsLimited())
	for _, v := range limiter.windows[limiter.getUidOrIp()] {
		fmt.Println(v.timestamp, v.count)
	}
	fmt.Println("a thousand years later...")
	time.Sleep(time.Second)
	for i := 0; i < 7; i++ {
		fmt.Println(limiter.IsLimited())
	}
	for _, v := range limiter.windows[limiter.getUidOrIp()] {
		fmt.Println(v.timestamp, v.count)
	}
}

3. 漏桶算法

算法思想

與令牌桶是“反向”的算法,當有請求到來時先放到木桶中,worker以固定的速度從木桶中取出請求進行相應(yīng)。如果木桶已經(jīng)滿了,直接返回請求頻率超限的錯誤碼或者頁面

特點

漏桶算法有以下特點:

  • 漏桶具有固定容量,出水速率是固定常量(流出請求)
  • 如果桶是空的,則不需流出水滴
  • 可以以任意速率流入水滴到漏桶(流入請求)
  • 如果流入水滴超出了桶的容量,則流入的水滴溢出(新請求被拒絕)

漏桶限制的是常量流出速率(即流出速率是一個固定常量值),所以最大的速率就是出水的速率,不能出現(xiàn)突發(fā)流量。

適用場景

流量最均勻的限流方式,一般用于流量“整形”,例如保護數(shù)據(jù)庫的限流。先把對數(shù)據(jù)庫的訪問加入到木桶中,worker再以db能夠承受的qps從木桶中取出請求,去訪問數(shù)據(jù)庫。不太適合電商搶購和微博出現(xiàn)熱點事件等場景的限流,一是應(yīng)對突發(fā)流量不是很靈活,二是為每個user_id/ip維護一個隊列(木桶),workder從這些隊列中拉取任務(wù),資源的消耗會比較大。

Go實現(xiàn)

通常使用隊列來實現(xiàn),在go語言中可以通過buffered channel來快速實現(xiàn),任務(wù)加入channel,開啟一定數(shù)量的 worker 從 channel 中獲取任務(wù)執(zhí)行。

// 封裝業(yè)務(wù)邏輯的執(zhí)行結(jié)果
type Result struct {
	Msg string
}
// 執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯函數(shù)
type Handler func() Result
// 每個請求來了,把需要執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯封裝成Task,放入木桶,等待worker取出執(zhí)行
type Task struct {
	handler Handler     // worker從木桶中取出請求對象后要執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯函數(shù)
	resChan chan Result // 等待worker執(zhí)行并返回結(jié)果的channel
	taskID  int
}
func NewTask(id int, handler Handler) Task {
	return Task{
		handler: handler,
		resChan: make(chan Result),
		taskID:  id,
	}
}
// 漏桶
type LeakyBucket struct {
	BucketSize int       // 木桶的大小
	WorkerNum  int       // 同時從木桶中獲取任務(wù)執(zhí)行的worker數(shù)量
	bucket     chan Task // 存方任務(wù)的木桶
}
func NewLeakyBucket(bucketSize int, workNum int) *LeakyBucket {
	return &LeakyBucket{
		BucketSize: bucketSize,
		WorkerNum:  workNum,
		bucket:     make(chan Task, bucketSize),
	}
}
func (b *LeakyBucket) AddTask(task Task) bool {
	// 如果木桶已經(jīng)滿了,返回false
	select {
	case b.bucket <- task:
	default:
		fmt.Printf("request[id=%d] is refused\n", task.taskID)
		return false
	}
	// 如果成功入桶,調(diào)用者會等待worker執(zhí)行結(jié)果
	resp := <-task.resChan
	fmt.Printf("request[id=%d] is run ok, resp[%v]\n", task.taskID, resp)
	return true
}
func (b *LeakyBucket) Start(ctx context.Context) {
	// 開啟worker從木桶拉取任務(wù)執(zhí)行
	for i := 0; i < b.WorkerNum; i++ {
		go func(ctx context.Context) {
			for {
				select {
				case <-ctx.Done():
					return
				default:
					task := <-b.bucket
					result := task.handler()
					task.resChan <- result
				}
			}
		}(ctx)
	}
}
func main() {
	bucket := NewLeakyBucket(10, 4)
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	defer cancel()
	bucket.Start(ctx) // 開啟消費者
  	// 模擬20個并發(fā)請求
	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(20)
	for i := 0; i < 20; i++ {
		go func(id int) {
			defer wg.Done()
			task := NewTask(id, func() Result {
				time.Sleep(300 * time.Millisecond)
				return Result{}
			})
			bucket.AddTask(task)
		}(i)
	}
	wg.Wait()
	time.Sleep(10 * time.Second)
}

4. 令牌桶算法

算法思想

令牌桶算法(Token Bucket)是網(wǎng)絡(luò)流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一種算法。典型情況下,令牌桶算法用來控制發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)的數(shù)目,并允許突發(fā)數(shù)據(jù)的發(fā)送。想象有一個木桶,以固定的速度往木桶里加入令牌,木桶滿了則不再加入令牌。服務(wù)收到請求時嘗試從木桶中取出一個令牌,如果能夠得到令牌則繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)邏輯;如果沒有得到令牌,直接返回反問頻率超限的錯誤碼或頁面等,不繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)邏輯

特點

由于木桶內(nèi)只要有令牌,請求就可以被處理,所以令牌桶算法可以支持突發(fā)流量。同時由于往木桶添加令牌的速度是固定的,且木桶的容量有上限,所以單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)目也能夠得到控制,起到限流的目的。假設(shè)加入令牌的速度為 1token/10ms,桶的容量為500,在請求比較的少的時候(小于每10毫秒1個請求)時,木桶可以先"攢"一些令牌(最多500個)。當有突發(fā)流量時,一下把木桶內(nèi)的令牌取空,也就是有500個在并發(fā)執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯,之后要等每10ms補充一個新的令牌才能接收一個新的請求。

木桶的容量 - 考慮業(yè)務(wù)邏輯的資源消耗和機器能承載并發(fā)處理多少業(yè)務(wù)邏輯。生成令牌的速度 - 太慢的話起不到“攢”令牌應(yīng)對突發(fā)流量的效果。

  • 令牌按固定的速率被放入令牌桶中
  • 桶中最多存放 B 個令牌,當桶滿時,新添加的令牌被丟棄或拒絕
  • 如果桶中的令牌不足 N 個,則不會刪除令牌,且請求將被限流(丟棄或阻塞等待)

令牌桶限制的是平均流入速率(允許突發(fā)請求,只要有令牌就可以處理,支持一次拿3個令牌,4個令牌...),并允許一定程度突發(fā)流量。

適用場景

適合電商搶購或者微博出現(xiàn)熱點事件這種場景,因為在限流的同時可以應(yīng)對一定的突發(fā)流量。如果采用均勻速度處理請求的算法,在發(fā)生熱點時間的時候,會造成大量的用戶無法訪問,對用戶體驗的損害比較大。

Go實現(xiàn)

假設(shè)每100ms生產(chǎn)一個令牌,按user_id/IP記錄訪問最近一次訪問的時間戳 t_last 和令牌數(shù),每次請求時如果 now - last > 100ms, 增加 (now - last) / 100ms個令牌。然后,如果令牌數(shù) > 0,令牌數(shù) -1 繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的業(yè)務(wù)邏輯,否則返回請求頻率超限的錯誤碼或頁面。

type TokenBucket struct {
	lock sync.Mutex
	rate     time.Duration // 多長時間生成一個令牌
	capacity int           // 桶的容量
	tokens   int           // 桶中當前token數(shù)量
	last     time.Time     // 桶上次放token的時間戳 s
}
func NewTokenBucket(bucketSize int, tokenRate time.Duration) *TokenBucket {
	return &TokenBucket{
		capacity: bucketSize,
		rate:     tokenRate,
	}
}
// 驗證是否能獲取一個令牌 返回是否被限流
func (t *TokenBucket) Allow() bool {
	t.lock.Lock()
	defer t.lock.Unlock()
	now := time.Now()
	if t.last.IsZero() {
		// 第一次訪問初始化為最大令牌數(shù)
		t.last, t.tokens = now, t.capacity
	} else {
		if t.last.Add(t.rate).Before(now) {
			// 如果 now 與上次請求的間隔超過了 token rate
			// 則增加令牌,更新last
			t.tokens += int(now.Sub(t.last) / t.rate)
			if t.tokens > t.capacity {
				t.tokens = t.capacity
			}
			t.last = now
		}
	}
	if t.tokens > 0 {
		// 如果令牌數(shù)大于0,取走一個令牌
		t.tokens--
		return true
	}
	// 沒有令牌,則拒絕
	return false
}
func main() {
	tokenBucket := NewTokenBucket(5, 100*time.Millisecond)
	for i := 0; i < 10; i++ {
		fmt.Println(tokenBucket.Allow())
	}
	time.Sleep(100 * time.Millisecond)
	fmt.Println(tokenBucket.Allow())
}

以上就是Go語言實現(xiàn)常見限流算法的示例代碼的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Go語言限流算法的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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    2024-02-02

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