golang 框架中的限流和熔断开源库主要有 ratelimit、ratelimiter、hystrix-go 和 sentinel-golang。ratelimit：简单令牌桶限流。ratelimiter：丰富的限流策略，如滑动窗口。hystrix-go：熔断器，类似 netflix hystrix。sentinel-golang：集限流、熔断和热流控制于一体。pkg/errors：自定义限流和熔断错误响应。
GoLang 框架中限流和熔断的开源库比较和选用
在高并发系统中，为了保障系统的可用性，避免服务雪崩效应，需要引入限流和熔断机制。本文将介绍多种 GoLang 框架中常用的限流和熔断开源库，并通过实战案例对比分析它们的特点，帮助开发者根据自身需求选用合适的库。
开源库比较
| 库名称 | 方案 | 特点 |
|---|---|---|
| ratelimit | 令牌桶 | 简单易用，支持基于局部变量或分布式集群的令牌桶实现 |
| ratelimiter | 令牌桶、滑动窗口 | 提供丰富的限流策略，支持灵活配置 |
| hystrix-go | 熔断器 | 与 Netflix Hystrix 类似，提供熔断器和监控功能 |
| sentinel-golang | 限流、熔断、热流控制 | 集限流、熔断、热流控制于一体，功能全面 |
| pkg/errors | 自定义错误 | Go 标准库提供的错误处理包，可用于自定义限流和熔断错误响应 |
实战案例
令牌桶限流
使用 ratelimit 库实现令牌桶限流：
import (
"context"
limiter "github.com/juju/ratelimit"
)
func rateLimit(ctx context.Context) {
r := limiter.NewRateLimiter(5, 5)
_ = r.Take(ctx)
}滑动窗口限流
使用 ratelimiter 库实现滑动窗口限流：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
import (
"context"
ratelimiter "github.com/juju/ratelimit/core"
)
func slidingWindowRateLimit(ctx context.Context) {
r := ratelimiter.NewSlidingWindowRateLimiter(20, 10)
_ = r.Take()
}熔断器
使用 hystrix-go 库实现熔断器：
import (
"context"
hystrix "github.com/afex/hystrix-go/hystrix"
)
func hystrixTest(ctx context.Context) {
hystrix.ConfigureCommand("my_command", hystrix.CommandConfig{
Timeout: 100,
MaxConcurrentRequests: 3,
ErrorPercentThreshold: 25,
SleepWindow: 5,
})
_ = hystrix.ExecuteCommand("my_command", func(ctx context.Context, req string) (string, error) {
return "", nil
})
}综合限流、熔断和热流控制
使用 sentinel-golang 库实现综合限流、熔断和热流控制：
import (
sentinel "github.com/alibaba/sentinel-golang/api"
"github.com/alibaba/sentinel-golang/core/flow"
)
func sentinelTest() {
r := flow.NewFlowRule(10, 10)
sentinel.LoadRules([]flow.Rule{r})
_ = sentinel.CheckAndRun("test", func() (interface{}, error) {
return nil, nil
})
}库选用建议
-
简单限流：
ratelimit -
高级限流：
ratelimiter -
熔断器：
hystrix-go -
综合功能：
sentinel-golang -
自定义错误响应：
pkg/errors
开发者可根据实际需求和项目规模选用合适的库。
