基于令牌桶的限流算法
- r：每秒钟向桶内放入 r 个令牌，即每隔 1/r秒放一个令牌
- b：桶的最大容量是 b，桶满后试图再放入的令牌会被丢弃掉
- 当有人请求 n 个令牌时，如果桶中的令牌数小于n，则请求放阻塞或直接放弃，否则顺利从桶中取走 n 个令牌
- 当 b > 1 时，任意 1/r 秒内最多可以取走 b 个令牌
- 限制很短的一个瞬间的一个最高的并发量，b=最高的并发量，r=最短的时间段
- 当 b = 1 时，每秒钟最多可被取走 r 个令牌
- 限制每秒钟的最高的QPS：b=1，r=最高的QPS
- 限制每分钟的最高请求量：把每分钟的请求量/60=转换成1秒钟，赋给 r 就可以了
- 限制每5分钟、每10分钟，同理
- 当 b > 1 时，任意 1/r 秒内最多可以取走 b 个令牌
实现高并发限流（使用golang官方限流器）
Go代码
middleware/rateLimiterMiddleware.go
package middleware
import (
"net/http"
"time"
"github.com/gin-gonic/gin"
"golang.org/x/time/rate"
)
var Limiter *rate.Limiter
// 定义一个中间件函数来进行限流
func RateLimiterMiddleware() gin.HandlerFunc {
return func(c *gin.Context) {
if !Limiter.AllowN(time.Now(), 1) {
c.JSON(http.StatusTooManyRequests, gin.H{
"message": "Rate limit exceeded"})
// 设置休眠和业务时长一样，为了更好从日志出看出规则
time.Sleep(50 * time.Millisecond)
c.Abort()
return
}
c.Next()
}
}
main.go
func main() {
r := gin.Default()
// 创建一个限流器，每秒允许最多10个请求
middleware.Limiter = rate.NewLimiter(rate.Limit(10), 1)
// 使用限流中间件
r.Use(middleware.RateLimiterMiddleware())
r.GET("/api/resource", func(c *gin.Context) {
time.Sleep(50 * time.Millisecond)
c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
"message": "Resource accessed"})
})
r.Run(":8080")
}
测试记录
ab -t 1 -c 1 http://127.0.0.1:8080/api/resource
使用ab压力测试，并发量为1的（相当于串行），在1秒内不断发出请求（算下来，每个请求50ms，总共能发出20个请求）
结果预测：1秒内最多生成10个令牌，而总共有20个串行的请求，结果应该是1个成功（在50ms结束），1个失败（后50ms内还未有新的令牌生成），1个成功，1个失败。。。
结果输出（符合预期）
升级：根据每个IP地址进行限流
Go代码
middleware/ipRateLimiterMiddleware.go
package middleware
import (
"net/http"
"sync"
"time"
"github.com/gin-gonic/gin"
"golang.org/x/time/rate"
)
var IPLimiter *IPRateLimiter
func NewIPRateLimiter() *IPRateLimiter {
return &IPRateLimiter{
limiter: make(map[string]*rate.Limiter),
}
}
type IPRateLimiter struct {
mu sync.Mutex
limiter map[string]*rate.Limiter
}
func (i *IPRateLimiter) GetLimiter(ip string) *rate.Limiter {
i.mu.Lock()
defer i.mu.Unlock()
limiter, exists := i.limiter[ip]
if !exists {
limiter = rate.NewLimiter(2, 5) // 每秒2个请求，桶容量为5
i.limiter[ip] = limiter
}
return limiter
}
// 定义一个中间件函数来进行限流
func IPRateLimiterMiddleware() gin.HandlerFunc {
return func(c *gin.Context) {
ip := c.ClientIP()
limiter := IPLimiter.GetLimiter(ip)
if !limiter.Allow() {
c.JSON(http.StatusTooManyRequests, gin.H{
"message": "Rate limit exceeded"})
// 设置休眠和业务时长一样，为了更好从日志出看出规则
time.Sleep(50 * time.Millisecond)
c.Abort()
return
}
c.Next()
}
}
main.go
func main() {
r := gin.Default()
// 创建IP限流器
middleware.IPLimiter = middleware.NewIPRateLimiter()
// 使用限流中间件
r.Use(middleware.IPRateLimiterMiddleware())
r.GET("/api/resource", func(c *gin.Context) {
time.Sleep(50 * time.Millisecond)
c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
"message": "Resource accessed"})
})
r.Run(":8080")
}
测试记录
ab -t 1 -c 1 http://127.0.0.1:8080/api/resource
使用ab压力测试，并发量为1的（相当于串行），在1秒内不断发出请求（算下来，每个请求50ms，总共能发出20个请求）
结果预测：1秒内最多生成2个令牌，桶容量为5 代表在1/2秒内的最大并发量是5，总共有20个串行的请求，结果应该是先成功5个（桶容量全使用成功）， 之后剩余成功的是1个，其余全部失败
- 当程序启动时，限流器初始化，桶是空的，没有令牌。
- 在每秒的前两次令牌生成中，每次生成2个令牌，并放入桶中。
- 在第3秒，生成的2个令牌中只有1个能够被放入桶中，因为桶已经满了。
- 当使用ab发出请求时，前5个请求依次拿到了令牌并成功，每个请求耗时50ms。此时总耗时为250ms。
- 第6个请求在300ms，第7个请求在350ms，第8个请求在400ms，第9个请求在450ms，第10个请求在500ms。
- 因为限流器的速率是每秒2个请求，也就是每500ms生成一个令牌。 第500ms时新的令牌生成，所以第6-10请求期间，是没有令牌的，所以都请求失败，而11个请求时有新令牌生成，所以能成功。
- 之后的请求以此类推，需要等待新令牌生成。
结果输出（符合预期）
