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news 2026/4/6 12:51:46

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挪威特罗姆瑟夜景

🌈Don’t worry , just coding!
内耗与overthinking只会削弱你的精力，虚度你的光阴，每天迈出一小步，回头时发现已经走了很远。

📗概念

在 Go 中，速率限制（Rate Limiting）是一种控制请求速率的技术，通常用于防止过载、保护资源或实现公平访问。速率限制可以通过多种方式实现，包括使用通道、定时器和其他同步原语。

💻代码

通道限流

使用通道速率限制：代码使用了两种速率限制机制。
第一部分通过定时器限制请求的处理频率，第二部分允许在短时间内处理多个请求（突发请求），但仍然会受到后续请求的限制。

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {// 创建一个缓冲通道 requests，容量为 5requests := make(chan int, 5)for i := 1; i <= 5; i++ {requests <- i // 向通道中发送请求}close(requests) // 关闭通道// 创建一个定时器，每 200 毫秒发出一次信号limiter := time.Tick(200 * time.Millisecond)// 处理请求for req := range requests {<-limiter                               // 等待定时器信号fmt.Println("request", req, time.Now()) // 输出请求和当前时间}// 创建一个用于突发请求的通道，容量为 3burstyLimiter := make(chan time.Time, 3)// 初始填充突发通道for i := 0; i < 3; i++ {burstyLimiter <- time.Now() // 向通道中发送当前时间}// 启动一个 goroutine，不断向 burstyLimiter 发送时间go func() {for t := range time.Tick(200 * time.Millisecond) {burstyLimiter <- t // 每 200 毫秒向通道中发送时间}}()// 创建一个缓冲通道 burstyRequests，容量为 5burstyRequests := make(chan int, 5)for i := 1; i <= 5; i++ {burstyRequests <- i // 向通道中发送请求}close(burstyRequests) // 关闭通道// 处理突发请求for req := range burstyRequests {<-burstyLimiter                         // 等待从 burstyLimiter 中取出时间fmt.Println("request", req, time.Now()) // 输出请求和当前时间}
}

Token Bucket 算法

Token Bucket 算法允许突发流量，但会限制长期的请求速率。每个请求消耗一个令牌，令牌以固定速率生成。

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {// 创建一个通道作为令牌桶tokenBucket := make(chan struct{}, 3) // 最多 3 个令牌// 启动一个 goroutine 生成令牌go func() {for {tokenBucket <- struct{}{} // 每 200 毫秒放入一个令牌time.Sleep(200 * time.Millisecond)}}()// 处理请求for i := 1; i <= 10; i++ {<-tokenBucket // 等待获取令牌fmt.Println("Request", i, "at", time.Now())}
}

Leaky Bucket 算法

Leaky Bucket 算法是另一种速率限制方法，允许请求以固定速率流出。请求被放入一个“桶”中，如果桶满了，则新请求会被丢弃。

package mainimport ("fmt""time"
)func main() {// 创建一个通道作为桶bucket := make(chan struct{}, 3) // 桶的容量为 3// 启动一个 goroutine 持续从桶中流出go func() {for {time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 每 200 毫秒流出一个请求select {case <-bucket:// 从桶中流出default:// 桶为空，什么也不做}}}()// 处理请求for i := 1; i <= 10; i++ {select {case bucket <- struct{}{}: // 尝试将请求放入桶中fmt.Println("Request", i, "at", time.Now())default:fmt.Println("Request", i, "dropped at", time.Now())}time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟请求间隔}
}

🔍理解

速率限制是控制请求频率的重要手段，能够有效防止系统过载。
基于通道的实现简单易用，适合基本的速率限制。
Token Bucket 和 Leaky Bucket 算法提供了更灵活的速率控制，适合复杂的应用场景。
Go 的并发特性使得实现这些算法变得简单和高效。通过 goroutine 和通道，可以轻松地管理并发请求和速率限制。

目前对go的理解还不能很好的理解到限流的强大，还需继续努力💪

💪无人扶我青云志，我自踏雪至山巅。
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