go-kit微服務框架，API限流（三）

簡介

常用的限流算法有兩種：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法思路很簡單，水（請求）先進入到漏桶裏，漏桶以一定的速度出水，當水流入速度過大會直接溢出，可以看出漏桶算法能強行限制數據的傳輸速率。

令牌桶算法

對於很多應用場景來說，除了要求能夠限制數據的平均傳輸速率外，還要求允許某種程度的突發傳輸。這時候漏桶算法可能就不合適了，令牌桶算法更爲適合。如下圖所示，令牌桶算法的原理是系統會以一個恆定的速度往桶裏放入令牌，而如果請求需要被處理，則需要先從桶裏獲取一個令牌，當桶裏沒有令牌可取時，則拒絕服務。

以上內容來自網絡，指望我寫簡介，※=○☆(＿＿*)Ｚｚｚ

go自帶令牌桶rate

標準包如下，自行科學上網獲取，或者去國內代理下載

"golang.org/x/time/rate"

創建實例

//參數Limit，生成令牌速率，每秒多少個，參數b：桶最大容量
limiter := rate.NewLimiter(1,5)

使用方法

三個方法中，推薦使用wait方法

//WaitN 函數，等待獲取令牌，這裏設置最大等待時長2s
//如果在最大等待時長內無法獲取，則直接跳出，不會進行等待
//Wait函數等價於WaitN(ctx,1)
ctx,_:= context.WithTimeout(context.Background(),time.Second*2)
err := limiter.WaitN(ctx,2)

//AllowN 當沒有可用或足夠的事件時，返回false
//Allow函數等同於AllowN(time.Now(),1)
limiter.AllowN(time.Now(),2)

//ReserveN 返回對象Reservation ，標識調用者需要等多久才能等到n個事件發生(意思就是等多久令牌池中至少含有n個令牌)。
//Reserve函數等價於ReserveN(time.Now(),1)
limiter.ReserveN(time.Now(),2)

實戰使用

這裏結合gin框架使用，將限流服務當做gin的一箇中間件
至於如何將gin和go-kit搭配使用，以後會出文章詳解

var limiter * rate.Limiter

func init(){
	limiter = rate.NewLimiter(100,1024)
}
func RateLimiter(c *gin.Context){
	ctx,_:=context.WithTimeout(context.Background(),time.Second*10)
	if err := limiter.Wait(ctx);err==nil{
		c.Next()
	}else {
		c.String(503 ,"系統繁忙，請稍後重試:"+err.Error())
		c.Abort()
	}
}

將這個中間件註冊到gin服務服務中，此時，基於令牌桶的限流功能就做好了。

g.Use(middle.RateLimiter)