令牌桶允许突发流量,漏桶保证恒定输出;Go中用rate.Limiter实现令牌桶,漏桶需手动实现并注意并发安全。

在高并发系统中,限流是保护服务稳定性的重要手段。Golang中常用的限流算法是令牌桶和漏桶。它们都能控制请求的处理速率,但实现思路不同,适用场景也略有区别。下面分别介绍这两种算法的原理与Go语言实现方式。
令牌桶的核心思想是:系统以固定速率向桶中添加令牌,每个请求需要先从桶中获取一个令牌才能被处理。如果桶中没有令牌,请求就会被拒绝或等待。
它的特点是允许一定程度的突发流量——只要桶中有足够的令牌,多个请求可以短时间内集中处理。
使用 golang.org/x/time/rate 包可以轻松实现令牌桶:
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示例代码:
package main
<p>import (
"fmt"
"time"
"golang.org/x/time/rate"
)</p><p>func main() {
// 每秒生成10个令牌,桶最多容纳50个
limiter := rate.NewLimiter(10, 50)</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">for i := 0; i < 100; i++ {
if limiter.Allow() {
fmt.Printf("请求 %d 被允许\n", i)
} else {
fmt.Printf("请求 %d 被限流\n", i)
}
time.Sleep(50 * time.Millisecond) // 模拟请求间隔
}}
上面代码中,Allow() 非阻塞判断是否放行,也可用 Wait() 阻塞等待令牌。
漏桶算法将请求看作水流入桶中,桶以固定速率漏水(处理请求)。如果流入速度超过漏水速度,水就会溢出(请求被拒绝)。
与令牌桶不同,漏桶强调的是恒定的输出速率,即使短时间内涌入大量请求,处理速度也不会变化,因此更平滑但不支持突发。
Go中可以手动实现一个简单的漏桶:
type LeakyBucket struct {
capacity int // 桶容量
water int // 当前水量(请求数)
rate int // 漏水速率(每秒处理数)
lastLeak time.Time // 上次漏水时间
}
<p>func NewLeakyBucket(capacity, rate int) *LeakyBucket {
return &LeakyBucket{
capacity: capacity,
rate: rate,
lastLeak: time.Now(),
}
}</p><p>func (lb <em>LeakyBucket) Allow() bool {
now := time.Now()
// 计算从上次漏水到现在漏了多少水
elapsed := now.Sub(lb.lastLeak).Seconds()
leakAmount := int(elapsed) </em> lb.rate
if leakAmount > 0 {
lb.water = max(0, lb.water-leakAmount)
lb.lastLeak = now
}</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">// 如果加水后不超过容量,则允许
if lb.water < lb.capacity {
lb.water++
return true
}
return false}
使用示例:
bucket := NewLeakyBucket(10, 2) // 容量10,每秒处理2个
for i := 0; i < 20; i++ {
if bucket.Allow() {
fmt.Printf("请求 %d 放行\n", i)
} else {
fmt.Printf("请求 %d 被拒绝\n", i)
}
time.Sleep(300 * time.Millisecond)
}
两者本质都是控制流量,但行为不同:
基本上就这些。Golang标准生态中虽然没有内置限流器,但通过 x/time/rate 能快速实现高效令牌桶限流。漏桶则可根据业务需要自行实现,逻辑清晰且易于控制。选择哪种算法,取决于你更看重突发处理能力还是输出平滑性。不复杂但容易忽略细节,比如时间计算精度和并发安全。如果在多协程环境下使用,记得加锁或使用原子操作保护状态。基本上就这些。
以上就是Golang限流器实现 令牌桶与漏桶算法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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