令牌桶算法允许突发流量,以固定速率添加令牌,请求需消耗令牌;漏桶算法严格按固定速率处理请求,平滑流量。1. 令牌桶实现包括设定桶容量、定时补充令牌、请求取令牌;2. 漏桶通过channel模拟队列,固定速率处理请求。适用场景上,令牌桶适合web api限流,漏桶适合后台任务队列。实现时需注意并发安全、精度问题和资源占用。

在微服务架构中,限流是保障系统稳定性的关键手段之一。Golang 作为构建高性能后端服务的热门语言,天然适合用来实现限流策略。其中,令牌桶(Token Bucket)和漏桶(Leaky Bucket)算法是最常见的两种限流机制,它们各有适用场景,实现方式也有明显差异。

下面我们就来看看这两种算法在 Golang 中如何实现,以及它们之间的区别和使用建议。
令牌桶算法的核心思想是:以固定速率往桶里添加令牌,请求需要消耗一个令牌才能被处理,如果桶里没有令牌,则拒绝请求或等待。
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type TokenBucket struct {
rate float64 // 每秒放入令牌数量
capacity float64 // 桶的最大容量
tokens float64
lastTime time.Time
mu sync.Mutex
}
func (tb *TokenBucket) Allow() bool {
tb.mu.Lock()
defer tb.mu.Unlock()
now := time.Now()
elapsed := now.Sub(tb.lastTime).Seconds()
tb.lastTime = now
tb.tokens += elapsed * tb.rate
if tb.tokens > tb.capacity {
tb.tokens = tb.capacity
}
if tb.tokens >= 1 {
tb.tokens -= 1
return true
}
return false
}漏桶算法的核心逻辑是:请求进入“桶”中,桶以固定速率排水(处理请求),超出桶容量的请求被丢弃。
通常可以用一个带缓冲的 channel 来模拟桶,生产者发送请求到 channel,消费者定时取出处理。

type LeakyBucket struct {
capacity int // 桶的大小
interval time.Duration // 排水间隔
queue chan struct{}
wg sync.WaitGroup
}
func (lb *LeakyBucket) Start() {
lb.wg.Add(1)
go func() {
ticker := time.NewTicker(lb.interval)
for range ticker.C {
select {
case <-lb.queue:
default:
}
}
lb.wg.Done()
}()
}
func (lb *LeakyBucket) Allow() bool {
select {
case lb.queue <- struct{}{}:
return true
default:
return false
}
}| 特性 | 令牌桶 | 漏桶 |
|---|---|---|
| 控制维度 | 控制请求是否能通过 | 控制请求处理速率 |
| 是否允许突发流量 | 是,桶未满时可突发 | 否,严格按固定速率处理 |
| 实现复杂度 | 相对简单,计算时间差 | 略复杂,需维护队列 |
| 适用场景 | Web API 限流、用户访问控制 | 任务调度、后台队列限速 |
总的来说:
time.Since
sync.Mutex
基本上就这些了。这两个算法虽然原理不复杂,但在实际落地时细节很多,特别是要考虑并发安全和性能损耗的问题。
以上就是如何用Golang实现微服务限流策略 详解令牌桶与漏桶算法的实现差异的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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