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Go語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)限制用戶(hù)請(qǐng)求

 更新時(shí)間:2025年01月21日 08:36:20   作者:Ai 編碼  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Go語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)限制用戶(hù) 1 分鐘內(nèi)最多請(qǐng)求 1000 次,文中為大家整理了三個(gè)常用的方法,希望對(duì)大家有所幫助

在 Go 語(yǔ)言中,限制用戶(hù)每分鐘最多請(qǐng)求 1000 次的常見(jiàn)做法是使用 限流算法(Rate Limiting)。有多種算法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),其中最常見(jiàn)的包括 令牌桶算法 (Token Bucket)、漏桶算法 (Leaky Bucket) 和 計(jì)數(shù)器算法 (Counter)。每種算法有其特點(diǎn)和適用場(chǎng)景,下面將逐個(gè)介紹,并附上相應(yīng)的 Go 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

1. 令牌桶算法 (Token Bucket)

令牌桶算法是常見(jiàn)的限流算法,適用于需要平滑流量控制的場(chǎng)景。令牌桶維護(hù)一個(gè)存儲(chǔ)令牌的桶,每個(gè)請(qǐng)求需要消耗一個(gè)令牌。如果桶內(nèi)有足夠的令牌,請(qǐng)求可以繼續(xù);如果沒(méi)有令牌,則請(qǐng)求被拒絕。令牌按固定速率生成,當(dāng)桶滿(mǎn)時(shí),額外的令牌會(huì)丟棄。

令牌桶算法的實(shí)現(xiàn)

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

type TokenBucket struct {
	rate      int           // 生成令牌的速率,單位是令牌/秒
	capacity  int           // 桶的容量
	tokens    int           // 當(dāng)前令牌數(shù)量
	lastToken time.Time     // 上次生成令牌的時(shí)間
	mutex     sync.Mutex    // 用于并發(fā)控制
}

func NewTokenBucket(rate, capacity int) *TokenBucket {
	return &TokenBucket{
		rate:     rate,
		capacity: capacity,
		tokens:   capacity, // 初始時(shí),桶里有滿(mǎn)的令牌
	}
}

func (tb *TokenBucket) refill() {
	// 計(jì)算過(guò)去時(shí)間段內(nèi)生成的令牌數(shù)
	now := time.Now()
	elapsed := now.Sub(tb.lastToken)
	tb.lastToken = now
	// 按速率生成令牌
	newTokens := int(elapsed.Seconds()) * tb.rate
	if newTokens > 0 {
		// 桶中令牌數(shù)增加
		tb.tokens += newTokens
		if tb.tokens > tb.capacity {
			// 超過(guò)桶容量,令牌數(shù)只能是桶的最大容量
			tb.tokens = tb.capacity
		}
	}
}

func (tb *TokenBucket) Allow() bool {
	tb.mutex.Lock()
	defer tb.mutex.Unlock()
	// 補(bǔ)充令牌
	tb.refill()
	if tb.tokens > 0 {
		// 有令牌可以消耗
		tb.tokens--
		return true
	}
	// 沒(méi)有令牌可用,限制請(qǐng)求
	return false
}

func main() {
	// 創(chuàng)建令牌桶,令牌生成速率為每秒 1000 個(gè),容量為 1000 個(gè)令牌
	tb := NewTokenBucket(1000, 1000)

	// 模擬用戶(hù)發(fā)起請(qǐng)求
	for i := 0; i < 10; i++ {
		if tb.Allow() {
			fmt.Println("Request", i+1, "allowed")
		} else {
			fmt.Println("Request", i+1, "rejected")
		}
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模擬請(qǐng)求間隔
	}
}

說(shuō)明:

rate:每秒生成的令牌數(shù)。

capacity:桶的最大容量。

tokens:當(dāng)前桶中可用的令牌數(shù)。

每次請(qǐng)求時(shí),Allow() 方法會(huì)檢查桶中是否有令牌,如果有,則消耗一個(gè)令牌并允許請(qǐng)求;如果沒(méi)有令牌,則拒絕請(qǐng)求。

2. 漏桶算法 (Leaky Bucket)

漏桶算法是另一種常用的限流算法,適用于流量平滑控制。在漏桶算法中,桶里有水(請(qǐng)求),水按固定速率流出。當(dāng)請(qǐng)求到來(lái)時(shí),如果桶滿(mǎn)了,新的請(qǐng)求會(huì)被丟棄;如果桶未滿(mǎn),新的請(qǐng)求會(huì)被加入桶中,并在固定速率下流出。

漏桶算法的實(shí)現(xiàn)

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

type LeakyBucket struct {
	rate      int           // 水流出速率,單位是請(qǐng)求/秒
	capacity  int           // 桶的容量
	water     int           // 當(dāng)前桶中水的數(shù)量
	lastDrain time.Time     // 上次排水時(shí)間
	mutex     sync.Mutex    // 用于并發(fā)控制
}

func NewLeakyBucket(rate, capacity int) *LeakyBucket {
	return &LeakyBucket{
		rate:     rate,
		capacity: capacity,
		water:    0, // 初始時(shí),桶里沒(méi)有水
	}
}

func (lb *LeakyBucket) drain() {
	// 計(jì)算過(guò)去時(shí)間段內(nèi)排出的請(qǐng)求數(shù)
	now := time.Now()
	elapsed := now.Sub(lb.lastDrain)
	lb.lastDrain = now
	// 按排出速率流出請(qǐng)求
	drained := int(elapsed.Seconds()) * lb.rate
	if drained > 0 {
		lb.water -= drained
		if lb.water < 0 {
			lb.water = 0
		}
	}
}

func (lb *LeakyBucket) Allow() bool {
	lb.mutex.Lock()
	defer lb.mutex.Unlock()
	// 排水
	lb.drain()
	if lb.water < lb.capacity {
		// 桶未滿(mǎn),允許請(qǐng)求
		lb.water++
		return true
	}
	// 桶已滿(mǎn),拒絕請(qǐng)求
	return false
}

func main() {
	// 創(chuàng)建漏桶,排水速率為每秒 1000 個(gè),桶的容量為 1000 個(gè)
	lb := NewLeakyBucket(1000, 1000)

	// 模擬用戶(hù)發(fā)起請(qǐng)求
	for i := 0; i < 10; i++ {
		if lb.Allow() {
			fmt.Println("Request", i+1, "allowed")
		} else {
			fmt.Println("Request", i+1, "rejected")
		}
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模擬請(qǐng)求間隔
	}
}

說(shuō)明:

rate:請(qǐng)求的排出速率。

capacity:桶的最大容量。

water:當(dāng)前桶中水(請(qǐng)求)的數(shù)量。

drain():排水操作,控制請(qǐng)求的流出速率。

3. 計(jì)數(shù)器算法 (Fixed Window Counter)

計(jì)數(shù)器算法是最簡(jiǎn)單的一種限流算法。在每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi),記錄請(qǐng)求的數(shù)量。當(dāng)請(qǐng)求數(shù)達(dá)到限制時(shí),就會(huì)拒絕進(jìn)一步的請(qǐng)求。它適用于簡(jiǎn)單的限流場(chǎng)景,但對(duì)于高并發(fā)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)窗口突發(fā)的情況。

計(jì)數(shù)器算法的實(shí)現(xiàn)

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

type Counter struct {
	limit      int           // 請(qǐng)求限制次數(shù)
	windowSize time.Duration // 時(shí)間窗口大小
	mu         sync.Mutex    // 用于并發(fā)控制
	requests   int           // 當(dāng)前請(qǐng)求計(jì)數(shù)
	windowStart time.Time    // 當(dāng)前時(shí)間窗口開(kāi)始時(shí)間
}

func NewCounter(limit int, windowSize time.Duration) *Counter {
	return &Counter{
		limit:      limit,
		windowSize: windowSize,
		requests:   0,
		windowStart: time.Now(),
	}
}

func (c *Counter) Allow() bool {
	c.mu.Lock()
	defer c.mu.Unlock()
	// 判斷是否在當(dāng)前時(shí)間窗口內(nèi)
	now := time.Now()
	if now.Sub(c.windowStart) > c.windowSize {
		// 如果超過(guò)了窗口時(shí)間,則重置請(qǐng)求計(jì)數(shù)器和窗口開(kāi)始時(shí)間
		c.windowStart = now
		c.requests = 0
	}
	if c.requests < c.limit {
		// 如果請(qǐng)求數(shù)未達(dá)到限制,允許請(qǐng)求
		c.requests++
		return true
	}
	// 否則,拒絕請(qǐng)求
	return false
}

func main() {
	// 創(chuàng)建計(jì)數(shù)器,限制每分鐘 1000 次請(qǐng)求
	counter := NewCounter(1000, time.Minute)

	// 模擬用戶(hù)發(fā)起請(qǐng)求
	for i := 0; i < 10; i++ {
		if counter.Allow() {
			fmt.Println("Request", i+1, "allowed")
		} else {
			fmt.Println("Request", i+1, "rejected")
		}
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模擬請(qǐng)求間隔
	}
}

說(shuō)明:

limit:時(shí)間窗口內(nèi)允許的最大請(qǐng)求次數(shù)。

windowSize:時(shí)間窗口的大?。ū热?1 分鐘)。

requests:當(dāng)前時(shí)間窗口內(nèi)已處理的請(qǐng)求數(shù)量。

Allow():每次請(qǐng)求時(shí),檢查當(dāng)前窗口內(nèi)請(qǐng)求數(shù)是否達(dá)到限制。

4. 總結(jié)

令牌桶算法(Token Bucket)適用于平滑流量控制,允許突發(fā)請(qǐng)求。

漏桶算法(Leaky Bucket)適用于平滑流量,適合流量控制比較嚴(yán)格的場(chǎng)景。

計(jì)數(shù)器算法(Counter)是最簡(jiǎn)單的一種限流方式,適合簡(jiǎn)單的限流需求,但對(duì)突發(fā)流量處理較差。根據(jù)不同的需求場(chǎng)景,選擇合適的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

到此這篇關(guān)于Go語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)限制用戶(hù)請(qǐng)求的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Go限制用戶(hù)請(qǐng)求內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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