Golang 限流器的使用和實現
限流器是服務中非常重要的一個組件，在網關設計、微服務、以及普通的后台應用中都比較常見。它可以限制訪問服務的頻次和速率，防止服務過載，被刷爆。
限流器的算法比較多，常見的比如令牌桶算法、漏斗算法、信號量等。本文主要介紹基於漏斗算法的一個限流器的實現。文本也提供了其他幾種開源的實現方法。
基於令牌桶的限流器實現
在golang 的官方擴展包 time 中（github/go/time），提供了一個基於令牌桶算法的限流器的實現。
原理
令牌桶限流器，有兩個概念：
- 令牌：每次都需要拿到令牌后，才可以訪問
- 桶：有一定大小的桶，桶中最多可以放一定數量的令牌
- 放入頻率：按照一定的頻率向通里面放入令牌，但是令牌數量不能超過桶的容量
因此，一個令牌桶的限流器，可以限制一個時間間隔內，最多可以承載桶容量的訪問頻次。下面我們看看官方的實現。
實現
限流器的定義
下面是對一個限流器的定義：
type Limiter struct { limit Limit // 放入桶的頻率 （Limit 為 float64類型） burst int // 桶的大小 mu sync.Mutex tokens float64 // 當前桶內剩余令牌個數 last time.Time // 最近取走token的時間 lastEvent time.Time // 最近限流事件的時間 }其中，核心參數是 limit，burst。 burst 代表了桶的大小，從實際意義上來講，可以理解為服務可以承載的並發量大小；limit 代表了 放入桶的頻率，可以理解為正常情況下，1s內我們的服務可以處理的請求個數。
在令牌發放后，會被保留在Reservation 對象中，定義如下：
type Reservation struct { ok bool // 是否滿足條件分配到了tokens lim *Limiter // 發送令牌的限流器 tokens int // tokens 的數量 timeToAct time.Time // 滿足令牌發放的時間 limit Limit // 令牌發放速度 }Reservation 對象，描述了一個在達到 timeToAct 時間后，可以獲取到的令牌的數量tokens。 （因為有些需求會做預留的功能，所以timeToAct 並不一定就是當前的時間。
限流器如何限流
官方提供的限流器有阻塞等待式的，也有直接判斷方式的，還有提供了自己維護預留式的，但核心的實現都是下面的reserveN 方法。
// 在 now 時間需要拿到n個令牌，最多可以等待的時間為maxFutureResrve // 結果將返回一個預留令牌的對象 func (lim *Limiter) reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation { lim.mu.Lock() // 首先判斷是否放入頻次是否為無窮大，如果為無窮大，說明暫時不限流 if lim.limit == Inf { // ... } // 拿到截至now 時間時，可以獲取的令牌tokens數量，上一次拿走令牌的時間last now, last, tokens := lim.advance(now) // 然后更新 tokens 的數量，把需要拿走的去掉 tokens -= float64(n) // 如果tokens 為負數，說明需要等待，計算等待的時間 var waitDuration time.Duration if tokens < 0 { waitDuration = lim.limit.durationFromTokens(-tokens) } // 計算是否滿足分配條件 // ① 需要分配的大小不超過桶容量 // ② 等待時間不超過設定的等待時常 ok := n <= lim.burst && waitDuration <= maxFutureReserve // 最后構造一個Reservation對象 r := Reservation{ ok: ok, lim: lim, limit: lim.limit, } if ok { r.tokens = n r.timeToAct = now.Add(waitDuration) } // 並更新當前limiter 的值 if ok { lim.last = now lim.tokens = tokens lim.lastEvent = r.timeToAct } else { lim.last = last } lim.mu.Unlock() return r }從實現上看，limiter 並不是每隔一段時間更新當前桶中令牌的數量，而是記錄了上次訪問時間和當前桶中令牌的數量。當再次訪問時，通過上次訪問時間計算出當前桶中的令牌的數量，決定是否可以發放令牌。
使用
下面我們通過一個簡單的例子，學習上面介紹的限流器的使用。
limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(100*time.Millisecond), 10) http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { if limiter.Allow() {// do something log.Println("say hello") } }) _ = http.ListenAndServe(":13100", nil)上面，每100 ms 放入令牌桶中1個令牌，所以當批量訪問該接口時，可以看到如下結果：
2020/06/26 14:34:16 say hello 有18 條記錄
2020/06/26 14:34:17 say hello 有10 條記錄
2020/06/26 14:34:18 say hello 有10 條記錄
...一開始漏斗滿着，可以緩解部分突發的流量。當漏斗未空時，訪問的頻次和令牌放入的頻次變為一致。
其他限流器的實現
- uber 開源庫中基於漏斗算法實現了一個限流器。漏斗算法可以限制流量的請求速度，並起到削峰填谷的作用。
https://github.com/uber-go/ratelimit -
滴滴開源實現了一個對http請求的限流器中間件。可以基於以下模式限流。
- 基於IP，路徑，方法，header，授權用戶等限流
- 通過自定義方法限流
- 還支持基於 http header 設置限流數據
- 實現方式是基於
github/go/time實現的，不同類別的數據都存儲在一個帶超時時間的數據池中。 - 代碼地址
https://github.com/didip/tollbooth
- golang 網絡包中還有基於信號量實現的限流器。
https://github.com/golang/net/blob/master/netutil/listen.go也值得我們去學習下。