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  • golang框架中如何实现基于漏斗算法的限流?

    go 框架中基于漏斗算法实现限流:通过模拟漏斗中的水流入,实现限流算法。使用 time.ticker 模拟水流入,管道表示漏斗。newfunnel 函数创建漏斗,指定每秒允许流入的请求数。实战案例:限制每秒处理 10 个请求,模拟处理 100 个请求,等待漏斗信号确保不超过限流速率。

    golang框架中如何实现基于漏斗算法的限流?

    Go 框架中基于漏斗算法的限流实现

    简介

    漏斗算法是一种经典的限流算法,可用于控制请求或消息的流速,防止系统过载。它模拟了一个漏斗,其中水以恒定的速度流入,但流出的速度受到漏斗形状的限制。

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    Go 中的实现

    Go 中实现漏斗算法非常简单,我们可以使用 time.Ticker 来模拟漏斗中的水流入,并使用管道来表示漏斗本身。请看以下代码:

    package main
    
    import (
        "context"
        "fmt"
        "time"
    )
    
    // 新建一个漏斗,能够每秒处理 n 个请求。
    func NewFunnel(ctx context.Context, n int) (chan<- interface{}, error) {
        if n <= 0 {
            return nil, fmt.Errorf("invalid rate: %d", n)
        }
        // 每秒允许流入漏斗的请求数
        rate := time.Second / time.Duration(n)
        reqs := make(chan interface{})
        go func() {
            ticker := time.NewTicker(rate)
            defer ticker.Stop()
            for {
                select {
                case <-ctx.Done():
                    close(reqs)
                    return
                case <-ticker.C:
                    // 允许下一个请求流入漏斗
                    reqs <- 1
                }
            }
        }()
        return reqs, nil
    }
    
    // 实战案例:限制每秒处理 10 个请求。
    func main() {
        ctx := context.Background()
        funnel, err := NewFunnel(ctx, 10)
        if err != nil {
            fmt.Printf("failed to create funnel: %v", err)
            return
        }
    
        // 模拟处理 100 个请求。
        for i := 0; i < 100; i++ {
            // 等待漏斗流入一个请求的信号。
            <-funnel
            fmt.Printf("处理请求 %dn", i)
        }
    }

    说明

    • NewFunnel 函数创建一个新的漏斗,每秒允许 n 个请求流入。
    • 在 main 函数中,我们创建一个每秒限制 10 个请求的漏斗。
    • 我们模拟处理 100 个请求,每个请求都会等待漏斗的信号以确保不会超过限流速率。

    通过这种方式,我们可以轻松地在 Go 应用程序中实现漏斗算法限流。

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