关于go语言实现的几种限流算法介绍
一、漏桶算法
算法思想
与令牌桶是“反向”的算法，当有请求到来时先放到木桶中，worker以固定的速度从木桶中取出请求进行相应。如果木桶已经满了，直接返回请求频率超限的错误码或者页面
适用场景
流量最均匀的限流方式，一般用于流量“整形”，例如保护数据库的限流。先把对数据库的访问加入到木桶中，worker再以db能够承受的qps从木桶中取出请求，去访问数据库。不太适合电商抢购和微博出现热点事件等场景的限流，一是应对突发流量不是很灵活，二是为每个user_id/ip维护一个队列(木桶)，workder从这些队列中拉取任务，资源的消耗会比较大。
go语言实现
通常使用队列来实现，在go语言中可以通过buffered channel来快速实现，任务加入channel，开启一定数量的worker从channel中获取任务执行。
package mainimport ( fmt sync time)// 每个请求来了，把需要执行的业务逻辑封装成task，放入木桶，等待worker取出执行type task struct { handler func() result // worker从木桶中取出请求对象后要执行的业务逻辑函数 reschan chan result // 等待worker执行并返回结果的channel taskid int}// 封装业务逻辑的执行结果type result struct {}// 模拟业务逻辑的函数func handler() result { time.sleep(300 * time.millisecond) return result{}}func newtask(id int) task { return task{ handler: handler, reschan: make(chan result), taskid: id, }}// 漏桶type leakybucket struct { bucketsize int // 木桶的大小 numworker int // 同时从木桶中获取任务执行的worker数量 bucket chan task // 存方任务的木桶}func newleakybucket(bucketsize int, numworker int) *leakybucket { return &leakybucket{ bucketsize: bucketsize, numworker: numworker, bucket: make(chan task, bucketsize), }}func (b *leakybucket) validate(task task) bool { // 如果木桶已经满了，返回false select { case b.bucket <- task: default: fmt.printf(request[id=%d] is refused, task.taskid) return false } // 等待worker执行 <-task.reschan fmt.printf(request[id=%d] is run, task.taskid) return true}func (b *leakybucket) start() { // 开启worker从木桶拉取任务执行 go func() { for i := 0; i < b.numworker; i++ { go func() { for { task := <-b.bucket result := task.handler() task.reschan <- result } }() } }()}func main() { bucket := newleakybucket(10, 4) bucket.start() var wg sync.waitgroup for i := 0; i 100ms, 增加 (now - last) / 100ms个令牌。然后，如果令牌数 > 0，令牌数 -1 继续执行后续的业务逻辑，否则返回请求频率超限的错误码或页面。
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