使用令牌桶限流、goroutine池控并发、context管理超时，可构建高并发下稳定高效的Go HTTP客户端，避免资源耗尽与服务崩溃。
在高并发场景下，Go语言的HTTP客户端如果不做限流和并发控制，很容易对目标服务造成压力甚至导致服务崩溃。同时，自身程序也可能因为资源耗尽而出现性能下降或崩溃。合理地进行限流与并发控制，既能保护服务端，也能提升客户端的稳定性和效率。以下是几种实用的技巧。
使用令牌桶实现HTTP请求限流
令牌桶算法是一种常见的限流策略，它允许一定程度的突发请求，同时控制平均速率。Go语言中可以使用 golang.org/x/time/rate 包来实现。
示例：限制每秒最多10个请求，允许短暂突发到20个。
- 创建一个限流器：limiter := rate.NewLimiter(10, 20)
- 在每次发送HTTP请求前调用 limiter.Wait(context.Background())
- 这样请求会自动等待，直到有足够的“令牌”
这种方式简单高效，适用于大多数需要控制请求频率的场景。
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通过带缓冲的goroutine池控制并发数
直接起大量goroutine发起HTTP请求容易耗尽系统资源。使用固定数量的worker协程配合任务通道，可以有效控制并发量。
- 定义一个任务通道，如 jobs := make(chan RequestTask, 100)
- 启动固定数量（如10个）的goroutine从通道读取任务并执行HTTP请求
- 主协程将请求任务发送到通道
- 使用 WaitGroup 等待所有任务完成
这种方法避免了无限制创建协程，同时能充分利用多核性能。
结合超时与上下文取消避免资源堆积
每个HTTP请求都应设置合理的超时时间，并使用 context 控制生命周期。特别是在限流和并发场景下，长时间挂起的请求会占用worker资源。
- 为每个请求创建带超时的context：ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
- 使用 http.NewRequestWithContext 将context绑定到请求
- 任务执行完成后调用 cancel() 释放资源
- 在限流等待或网络调用中，context中断会自动取消操作
这样即使某个请求卡住，也不会影响整体系统的响应性和资源回收。
基本上就这些。限流和并发控制的关键是平衡性能与稳定性。用好 rate.Limiter 控制频率，用worker池控制并发数，再配合context做超时管理，就能构建出健壮的HTTP客户端。不复杂但容易忽略细节，比如忘记cancel context或任务通道未缓冲导致阻塞。写的时候多注意这些点，基本不会出大问题。
