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Go语言如何实现并发限流_Golang并发控制实战

P粉602998670

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发布时间:2026-01-15 10:09:09

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来源于php中文网

原创

最直观的Go并发限流方式是用带缓冲的chan作许可证池,缓冲容量即最大并发数,每次goroutine启动前取值、结束后写回,配合sync.WaitGroup协调完成。

go语言如何实现并发限流_golang并发控制实战

sync.WaitGroup + chan 做基础并发限流最直观

Go 里最轻量、最可控的限流方式,就是靠带缓冲的 chan 控制“同时运行的 goroutine 数量”。它不依赖第三方库,语义清晰,适合大多数场景。

核心思路:把 chan 当作“许可证池”,每次启动 goroutine 前先 take(从 chan 取一个值),执行完再 put(写回一个值)。缓冲区容量即最大并发数。

  • 缓冲大小设为 N,就严格保证最多 N 个 goroutine 并发执行
  • 阻塞发生在 ch ,而不是业务逻辑里,调度开销极小
  • 注意别漏掉 defer 归还令牌,否则会永久泄漏
func main() {
    const maxConcurrent = 3
    sem := make(chan struct{}, maxConcurrent)
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 10; i++ {
    wg.Add(1)
    go func(id int) {
        defer wg.Done()
        sem <- struct{}{} // 获取许可
        defer func() { <-sem }() // 归还许可

        fmt.Printf("task %d starts\n", id)
        time.Sleep(time.Second) // 模拟工作
        fmt.Printf("task %d done\n", id)
    }(i)
}
wg.Wait()

}

golang.org/x/time/rate.Limiter 控制请求速率而非并发数

rate.Limiter 不是并发数限制器,而是「单位时间请求数」控制器(比如 QPS=10)。它基于令牌桶算法,适合 API 网关、下游服务防刷等场景,和上面的并发控制目标不同,别混用。

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  • rate.NewLimiter(rate.Every(100*time.Millisecond), 1) 表示每 100ms 最多放行 1 个请求(≈10 QPS)
  • limiter.Wait(ctx) 会阻塞直到拿到令牌;limiter.Allow() 则立即返回 bool,适合非阻塞判断
  • 注意:它不感知 goroutine 生命周期,只管“请求到达时间”,无法防止瞬时并发暴涨(比如 100 个 goroutine 同时调 Allow(),前 b 个会成功)
limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(200*time.Millisecond), 1)
for i := 0; i < 5; i++ {
    go func(id int) {
        if err := limiter.Wait(context.Background()); err != nil {
            log.Printf("task %d rejected: %v", id, err)
            return
        }
        fmt.Printf("task %d allowed at %s\n", id, time.Now().Format("15:04:05"))
    }(i)
}
time.Sleep(time.Second * 2)

errgroup.Group 替代 sync.WaitGroup 实现带取消的并发限流

当需要在限流基础上支持超时或主动中断(比如用户取消请求),errgroup.Group 比裸写 WaitGroup 更安全。它内置 context 支持,且自动传播第一个错误。

  • 调用 eg.Go() 启动任务,内部已处理 panic 捕获和 error 返回
  • 传入的 context.Context 被所有 goroutine 共享,任意一个 cancel 都会让其余等待中的 sem 或 limiter.Wait() 失败
  • 别直接用 eg.SetLimit(N) —— 它只限制 goroutine 启动速率,不控制实际并发数,容易误解
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
defer cancel()

sem := make(chan struct{}, 5) eg, egCtx := errgroup.WithContext(ctx)

for i := 0; i < 20; i++ { i := i eg.Go(func() error { sem <- struct{}{} defer func() { <-sem }()

    select {
    case <-time.After(1 * time.Second):
        fmt.Printf("task %d completed\n", i)
        return nil
    case <-egCtx.Done():
        return egCtx.Err()
    }
})

}

if err := eg.Wait(); err != nil { fmt.Printf("stopped early: %v\n", err) }

别忽略 runtime.GOMAXPROCS 和 GC 对限流效果的影响

限流逻辑本身再精确,也挡不住底层调度和内存压力带来的抖动。尤其在高并发短任务场景下,这两个点常被忽视:

  • GOMAXPROCS 默认等于 CPU 核心数,但若大量 goroutine 频繁阻塞/唤醒(如密集 I/O),适当调高(比如 runtime.GOMAXPROCS(16))可减少调度排队延迟,让 sem 更快被释放
  • 频繁创建小对象(如每个任务 new 一个 struct)会加剧 GC 压力,导致 STW 时间变长,间接拉长任务平均耗时,使限流“看起来”失效(比如设定 5 并发,但因 GC 卡顿,实际完成更慢)
  • 验证方法:跑压测时用 go tool trace 看 goroutine block 和 GC 时间占比,比单纯看 QPS 更准

限流不是加个 channel 就万事大吉。真正稳定,得盯住调度器行为、GC 日志、以及你用的到底是「控并发」还是「控速率」——这两者解决的问题完全不同,选错工具,后面调参都是白忙。

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