Golang实现常见的限流算法的示例代码
更新时间：2023年04月02日 15:07:52 作者：jxwu
限流是项目中经常需要使用到的一种工具，一般用于限制用户的请求的频率，也可以避免瞬间流量过大导致系统崩溃，或者稳定消息处理速率，本文主要介绍了使用Go实现常见的限流算法，希望对大家有所帮助
限流是项目中经常需要使用到的一种工具，一般用于限制用户的请求的频率，也可以避免瞬间流量过大导致系统崩溃，或者稳定消息处理速率
这个文章主要是使用Go实现常见的限流算法，代码参考了文章面试官：来，年轻人！请手撸5种常见限流算法！ 和面试必备：4种经典限流算法讲解如果需要Java实现或更详细的算法介绍可以看这两篇文章
固定窗口
每开启一个新的窗口，在窗口时间大小内，可以通过窗口请求上限个请求。
该算法主要是会存在临界问题，如果流量都集中在两个窗口的交界处，那么突发流量会是设置上限的两倍。
package limiter
import (
"sync"
"time"
)
// FixedWindowLimiter 固定窗口限流器
type FixedWindowLimiter struct {
limit int // 窗口请求上限
window time.Duration // 窗口时间大小
counter int // 计数器
lastTime time.Time // 上一次请求的时间
mutex sync.Mutex // 避免并发问题
}
func NewFixedWindowLimiter(limit int, window time.Duration) *FixedWindowLimiter {
return &FixedWindowLimiter{
limit: limit,
window: window,
lastTime: time.Now(),
}
}
func (l *FixedWindowLimiter) TryAcquire() bool {
l.mutex.Lock()
defer l.mutex.Unlock()
// 获取当前时间
now := time.Now()
// 如果当前窗口失效，计数器清0，开启新的窗口
if now.Sub(l.lastTime) > l.window {
l.counter = 0
l.lastTime = now
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if l.counter >= l.limit {
return false
}
// 若没到窗口请求上限，计数器+1，请求成功
l.counter++
return true
}滑动窗口
滑动窗口类似于固定窗口，它只是把大窗口切分成多个小窗口，每次向右移动一个小窗口，它可以避免两倍的突发流量。
固定窗口可以说是滑动窗口的一种特殊情况，只要滑动窗口里面的小窗口和大窗口大小一样。
窗口算法都有一个问题，当流量达到上限，后面的请求都会被拒绝。
package limiter
import (
"errors"
"sync"
"time"
)
// SlidingWindowLimiter 滑动窗口限流器
type SlidingWindowLimiter struct {
limit int // 窗口请求上限
window int64 // 窗口时间大小
smallWindow int64 // 小窗口时间大小
smallWindows int64 // 小窗口数量
counters map[int64]int // 小窗口计数器
mutex sync.Mutex // 避免并发问题
}
// NewSlidingWindowLimiter 创建滑动窗口限流器
func NewSlidingWindowLimiter(limit int, window, smallWindow time.Duration) (*SlidingWindowLimiter, error) {
// 窗口时间必须能够被小窗口时间整除
if window%smallWindow != 0 {
return nil, errors.New("window cannot be split by integers")
}
return &SlidingWindowLimiter{
limit: limit,
window: int64(window),
smallWindow: int64(smallWindow),
smallWindows: int64(window / smallWindow),
counters: make(map[int64]int),
}, nil
}
func (l *SlidingWindowLimiter) TryAcquire() bool {
l.mutex.Lock()
defer l.mutex.Unlock()
// 获取当前小窗口值
currentSmallWindow := time.Now().UnixNano() / l.smallWindow * l.smallWindow
// 获取起始小窗口值
startSmallWindow := currentSmallWindow - l.smallWindow*(l.smallWindows-1)
// 计算当前窗口的请求总数
var count int
for smallWindow, counter := range l.counters {
if smallWindow < startSmallWindow {
delete(l.counters, smallWindow)
} else {
count += counter
}
}
// 若到达窗口请求上限，请求失败
if count >= l.limit {
return false
}
// 若没到窗口请求上限，当前小窗口计数器+1，请求成功
l.counters[currentSmallWindow]++
return true
}漏桶算法
漏桶是模拟一个漏水的桶，请求相当于往桶里倒水，处理请求的速度相当于水漏出的速度。
主要用于请求处理速率较为稳定的服务，需要使用生产者消费者模式把请求放到一个队列里，让消费者以一个较为稳定的速率处理。
package limiter
import (
"sync"
"time"
)
// LeakyBucketLimiter 漏桶限流器
type LeakyBucketLimiter struct {
peakLevel int // 最高水位
currentLevel int // 当前水位
currentVelocity int // 水流速度/秒
lastTime time.Time // 上次放水时间
mutex sync.Mutex // 避免并发问题
}
func NewLeakyBucketLimiter(peakLevel, currentVelocity int) *LeakyBucketLimiter {
return &LeakyBucketLimiter{
peakLevel: peakLevel,
currentVelocity: currentVelocity,
lastTime: time.Now(),
}
}
func (l *LeakyBucketLimiter) TryAcquire() bool {
l.mutex.Lock()
defer l.mutex.Unlock()
// 尝试放水
now := time.Now()
// 距离上次放水的时间
interval := now.Sub(l.lastTime)
if interval >= time.Second {
// 当前水位-距离上次放水的时间(秒)*水流速度
l.currentLevel = maxInt(0, l.currentLevel-int(interval/time.Second)*l.currentVelocity)
l.lastTime = now
}
// 若到达最高水位，请求失败
if l.currentLevel >= l.peakLevel {
return false
}
// 若没有到达最高水位，当前水位+1，请求成功
l.currentLevel++
return true
}
func maxInt(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}令牌桶
与漏桶算法的相反，令牌桶会不断地把令牌添加到桶里，而请求会从桶中获取令牌，只有拥有令牌地请求才能被接受。
因为桶中可以提前保留一些令牌，所以它允许一定地突发流量通过。
package limiter
import (
"sync"
"time"
)
// TokenBucketLimiter 令牌桶限流器
type TokenBucketLimiter struct {
capacity int // 容量
currentTokens int // 令牌数量
rate int // 发放令牌速率/秒
lastTime time.Time // 上次发放令牌时间
mutex sync.Mutex // 避免并发问题
}
func NewTokenBucketLimiter(capacity, rate int) *TokenBucketLimiter {
return &TokenBucketLimiter{
capacity: capacity,
rate: rate,
lastTime: time.Now(),
}
}
func (l *TokenBucketLimiter) TryAcquire() bool {
l.mutex.Lock()
defer l.mutex.Unlock()
// 尝试发放令牌
now := time.Now()
// 距离上次发放令牌的时间
interval := now.Sub(l.lastTime)
if interval >= time.Second {
// 当前令牌数量+距离上次发放令牌的时间(秒)*发放令牌速率
l.currentTokens = minInt(l.capacity, l.currentTokens+int(interval/time.Second)*l.rate)
l.lastTime = now
}
// 如果没有令牌，请求失败
if l.currentTokens == 0 {
return false
}
// 如果有令牌，当前令牌-1，请求成功
l.currentTokens--
return true
}
func minInt(a, b int) int {
if a < b {
return a
}
return b
}滑动日志
滑动日志与滑动窗口算法类似，但是滑动日志主要用于多级限流的场景，比如短信验证码1分钟1次，1小时10次，1天20次这种业务。
算法流程与滑动窗口相同，只是它可以指定多个策略，同时在请求失败的时候，需要通知调用方是被哪个策略所拦截。
package limiter
import (
"errors"
"fmt"
"sort"
"sync"
"time"
)
// ViolationStrategyError 违背策略错误
type ViolationStrategyError struct {
Limit int // 窗口请求上限
Window time.Duration // 窗口时间大小
}
func (e *ViolationStrategyError) Error() string {
return fmt.Sprintf("violation strategy that limit = %d and window = %d", e.Limit, e.Window)
}
// SlidingLogLimiterStrategy 滑动日志限流器的策略
type SlidingLogLimiterStrategy struct {
limit int // 窗口请求上限
window int64 // 窗口时间大小
smallWindows int64 // 小窗口数量
}
func NewSlidingLogLimiterStrategy(limit int, window time.Duration) *SlidingLogLimiterStrategy {
return &SlidingLogLimiterStrategy{
limit: limit,
window: int64(window),
}
}
// SlidingLogLimiter 滑动日志限流器
type SlidingLogLimiter struct {
strategies []*SlidingLogLimiterStrategy // 滑动日志限流器策略列表
smallWindow int64 // 小窗口时间大小
counters map[int64]int // 小窗口计数器
mutex sync.Mutex // 避免并发问题
}
func NewSlidingLogLimiter(smallWindow time.Duration, strategies ...*SlidingLogLimiterStrategy) (*SlidingLogLimiter, error) {
// 复制策略避免被修改
strategies = append(make([]*SlidingLogLimiterStrategy, 0, len(strategies)), strategies...)
// 不能不设置策略
if len(strategies) == 0 {
return nil, errors.New("must be set strategies")
}
// 排序策略，窗口时间大的排前面，相同窗口上限大的排前面
sort.Slice(strategies, func(i, j int) bool {
a, b := strategies[i], strategies[j]
if a.window == b.window {
return a.limit > b.limit
}
return a.window > b.window
})
fmt.Println(strategies[0], strategies[1])
for i, strategy := range strategies {
// 随着窗口时间变小，窗口上限也应该变小
if i > 0 {
if strategy.limit >= strategies[i-1].limit {
return nil, errors.New("the smaller window should be the smaller limit")
}
}
// 窗口时间必须能够被小窗口时间整除
if strategy.window%int64(smallWindow) != 0 {
return nil, errors.New("window cannot be split by integers")
}
strategy.smallWindows = strategy.window / int64(smallWindow)
}
return &SlidingLogLimiter{
strategies: strategies,
smallWindow: int64(smallWindow),
counters: make(map[int64]int),
}, nil
}
func (l *SlidingLogLimiter) TryAcquire() error {
l.mutex.Lock()
defer l.mutex.Unlock()
// 获取当前小窗口值
currentSmallWindow := time.Now().UnixNano() / l.smallWindow * l.smallWindow
// 获取每个策略的起始小窗口值
startSmallWindows := make([]int64, len(l.strategies))
for i, strategy := range l.strategies {
startSmallWindows[i] = currentSmallWindow - l.smallWindow*(strategy.smallWindows-1)
}
// 计算每个策略当前窗口的请求总数
counts := make([]int, len(l.strategies))
for smallWindow, counter := range l.counters {
if smallWindow < startSmallWindows[0] {
delete(l.counters, smallWindow)
continue
}
for i := range l.strategies {
if smallWindow >= startSmallWindows[i] {
counts[i] += counter
}
}
}
// 若到达对应策略窗口请求上限，请求失败，返回违背的策略
for i, strategy := range l.strategies {
if counts[i] >= strategy.limit {
return &ViolationStrategyError{
Limit: strategy.limit,
Window: time.Duration(strategy.window),
}
}
}
// 若没到窗口请求上限，当前小窗口计数器+1，请求成功
l.counters[currentSmallWindow]++
return nil
}总结
- 如果需要一个简单高效的算法，可以使用固定窗口，但是它可能产生两倍的突发流量
- 可以通过滑动窗口避免突发流量问题，但是窗口可能会掐断流量一段时间
- 如果需要更平滑的流量，可以使用漏桶算法搭配生产者消费者模式
- 如果能够处理一定的突发流量，可以使用令牌桶算法
- 遇到多级限流的场景，滑动日志会更加适合
全部源码：https://github.com/jiaxwu/limiter
到此这篇关于Golang实现常见的限流算法的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Golang限流算法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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