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一、单机限流
1、令牌桶算法
3、固定窗口限流算法
4、滑动窗口
二、集群限流
1、分布式固定窗口 #xff08;基于redis#xff09;
2、分布式滑动窗口 一、单机限流
1、令牌桶算法
令牌桶算法是当流量进入系统前需要获取令牌#xff0c;没有令牌那么就要进行限…目录
一、单机限流
1、令牌桶算法
3、固定窗口限流算法
4、滑动窗口
二、集群限流
1、分布式固定窗口 基于redis
2、分布式滑动窗口 一、单机限流
1、令牌桶算法
令牌桶算法是当流量进入系统前需要获取令牌没有令牌那么就要进行限流
这个算法是怎么实现的呢 定义一个后台协程按照一定的频率去产生token 后台协程产生的token 放到固定大小容器里面 有流量进入系统尝试拿到token没有token 就需要限流了 type TokenBucketLimiter struct {token chan struct{}stop chan struct{}
}
func NewTokenBucket(capactity int, timeInternal time.Duration) *TokenBucketLimiter {te : make(chan struct{}, capactity)stop : make(chan struct{})ticker : time.NewTicker(timeInternal)go func() {defer ticker.Stop()for {select {case -ticker.C:select {case te - struct{}{}:default:
}case -stop:return}}}()return TokenBucketLimiter{token: te,stop: stop,}
}
func (t *TokenBucketLimiter) BuildServerInterceptor() grpc.UnaryServerInterceptor {return func(ctx context.Context, req any, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp any, err error) {select {case -ctx.Done():err ctx.Err()returncase -t.token:return handler(ctx, req)case -t.stop:err errors.New(缺乏保护)return}}
}
func (t *TokenBucketLimiter) Stop() {close(t.stop)
} 3、固定窗口限流算法
什么是固定窗口限流算法
固定窗口限流算法Fixed Window Rate Limiting Algorithm是一种最简单的限流算法其原理是在固定时间窗口(单位时间)内限制请求的数量。该算法将时间分成固定的窗口并在每个窗口内限制请求的数量。具体来说算法将请求按照时间顺序放入时间窗口中并计算该时间窗口内的请求数量如果请求数量超出了限制则拒绝该请求。
优点实现简单
缺点对于瞬时流量没发处理也就是临界问题,比如下图在20t前后在16t以及26t有大量流量进来在这10t中已经超过了流量限制没法限流
实现如下 type fixWindow1 struct {lastVistTime int64vistCount int64interval int64maxCount int64
}
func NewfixWindow1(macCount int64) *fixWindow1 {t : fixWindow1{maxCount: macCount,}return t
}
func (f *fixWindow1) FixWindow1() grpc.UnaryServerInterceptor {return func(ctx context.Context, req any, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp any, err error) {current : time.Now().UnixNano()lasttime : atomic.LoadInt64(f.lastVistTime)if lasttimef.interval current {if atomic.CompareAndSwapInt64(f.lastVistTime, lasttime, current) {atomic.StoreInt64(f.lastVistTime, current)atomic.StoreInt64(f.maxCount, 0)}}count : atomic.AddInt64(f.vistCount, 1)if count f.maxCount {return gen.GetByIDResp{}, errors.New(触发限流)}return handler(ctx, req)}
} 4、滑动窗口
什么是滑动窗口算法
滑动窗口限流算法是一种常用的限流算法用于控制系统对外提供服务的速率防止系统被过多的请求压垮。它将单位时间周期分为n个小周期分别记录每个小周期内接口的访问次数并且根据时间滑动删除过期的小周期。它可以解决固定窗口临界值的问题。 type slideWindow struct {
timeWindow *list.Listinterval int64maxCnt intlock sync.Mutex
}
func NewSlideWindow(interval time.Duration, maxCnt int) *slideWindow {t : slideWindow{timeWindow: list.New(),interval: interval.Nanoseconds(),maxCnt: maxCnt,}return t
}
func (s *slideWindow) SlideWinowlimit() grpc.UnaryServerInterceptor {return func(ctx context.Context, req any, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp any, err error) {s.lock.Lock()now : time.Now().UnixNano()// 快路径if s.timeWindow.Len() s.maxCnt {resp, err handler(ctx, req)s.timeWindow.PushBack(now)s.lock.Unlock()return}front : s.timeWindow.Front()for front ! nil front.Value.(int64)s.interval now {s.timeWindow.Remove(front)front s.timeWindow.Front()}if s.timeWindow.Len() s.maxCnt {s.lock.Unlock()return gen.GetByIdReq{}, errors.New(触发限流)}s.lock.Unlock()resp, err handler(ctx, req)s.timeWindow.PushBack(now)return}
} 二、集群限流
下面是分布式限流为啥是分布式限流单机限流只能对单台服务器进行限流没发对集权进行限流需要用分布式限流来进行集权限流
1、分布式固定窗口 基于redis
type redisFix struct {
serName stringinterVal intlimitCnt intredis redis.Cmdable
}
//go:embed lua/fixwindow.lua
var lua_redis_fix string
func NewRedisFix(serName string, interval int, limitCnt int, redis redis.Cmdable) *redisFix {t : redisFix{serName: serName,interVal: interval,limitCnt: limitCnt,redis: redis,}return t
}
func (r *redisFix) RedisFix() grpc.UnaryServerInterceptor {return func(ctx context.Context, req any, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp any, err error) {res, err : r.limit(ctx)if err ! nil {return gen.GetByIDResp{}, err}if res {return gen.GetByIdReq{}, errors.New(触发限流)}return handler(ctx, req)}
}
func (r *redisFix) limit(ctx context.Context) (res bool, err error) {keys : []string{r.serName}res, err r.redis.Eval(ctx, lua_redis_fix, keys, r.interVal, r.limitCnt).Bool()return
}
lua
local key KEYS[1] local limitCnt tonumber(ARGV[2])
local val redis.call(get,key)
if valfalse thenif limitCnt1 thenreturn trueelseredis.call(set,key,1,PX,ARGV[1])return falseend
elseif tonumber(val)limitCnt thenredis.call(incr,key)return false
elsereturn true
end
2、分布式滑动窗口
//go:embed lua/slidewindow.lua var slideWindLua string
type redisSlib struct {serverName stringinterVal time.DurationmaxCnt int64redis redis.Cmdable
}
func NewRedisSlib(interval time.Duration, maxCnt int64, serverName string, clientCmd redis.Cmdable) *redisSlib {t : redisSlib{serverName: serverName,interVal: interval,maxCnt: maxCnt,redis: clientCmd,}return t
}
func (r *redisSlib) RedisSlibLimt() grpc.UnaryServerInterceptor {return func(ctx context.Context, req any, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (resp any, err error) {limt, err : r.limt(ctx)if err ! nil {return nil, err}if limt {return nil, errors.New(限流)}return handler(ctx, req)}
}
func (r *redisSlib) limt(ctx context.Context) (bool, error) {now : time.Now().UnixMilli()return r.redis.Eval(ctx, slideWindLua, []string{r.serverName}, r.interVal.Milliseconds(), r.maxCnt, now).Bool()
}
lua
local key KEYS[1]
local window tonumber(ARGV[1])
local maxCnt tonumber(ARGV[2])
local now tonumber(ARGV[3])
--- 窗口的最小边界
local min now-window
redis.call(ZREMRANGEBYSCORE,key,-inf,min)
local cnt redis.call(ZCOUNT,key,-inf,inf)
if cntmaxCnt thenreturn true
elseredis.call(ZADD,key,now,now)redis.call(PEXPIRE,key,window)return false
end
