简介

如果一般流量过大，下游系统反应不过来，这个时候就需要限流了，其实和上地铁是一样的，就是减慢上游访问下游的速度。
限制访问服务的频次或者频率，防止服务过载，被刷爆等。

Golang 官方扩展包 time(golang.org/x/time/rate) 中，提供了一个基于令牌桶等限流器实现。

原理概述

• 令牌：每次拿到令牌，才可访问
• 桶 ，桶的最大容量是固定的，以固定的频率向桶内增加令牌，直至加满
• 每个请求消耗一个令牌。
• 限流器初始化的时候，令牌桶一般是满的。

具体使用

package limiter

import (
 "fmt"
 "testing"
 "time"

 "golang.org/x/time/rate"
)

func TestLimter(t *testing.T) {
    
 limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(time.Millisecond*31), 2)
 //time.Sleep(time.Second)
 for i := 0;
     i  10;
 i++ {

  var ok bool
  if limiter.Allow() {

   ok = true
  }

  time.Sleep(time.Millisecond * 20)
  fmt.Println(ok, limiter.Burst())
 }

}

执行结果：
=== RUN TestLimter
true 2
true 2
true 2
false 2
true 2
true 2
false 2
true 2
true 2
false 2
--- PASS: TestLimter (0.21s)

通过执行结果可以看到， 令牌桶开始是2个满的，由于令牌的间隔比请求的间隔多了11ms（31-20）, 所以每两个请求会失败一次。

具体实现原理

先看下限流器的创建方法： NewLimiter

func NewLimiter(r Limit, b int) *Limiter {
    
 return &
Limiter{

  limit: r,
  burst: b,
 }

}

查看限流器数据结构 Limiter

// The methods AllowN, ReserveN, and WaitN consume n tokens.
type Limiter struct {

 mu     sync.Mutex
 limit  Limit
 burst  int
 tokens float64
 // last is the last time the limiter's tokens field was updated
 last time.Time
 // lastEvent is the latest time of a rate-limited event (past or future)
 lastEvent time.Time
}

• burst 表示了桶的大小
• limit 表示放入桶的频率
• tokens 表示剩余令牌个数
• last 最近取走 token 的时间
• lastEvent 最近限流事件的时间

当令牌桶发放后，会保留在 Reservation 对象中， 定义如下， Reservation 对象，描述了一个达到 timeToAct 时间后，可以获取到的令牌的数量 tokens 数。

type Reservation struct {

  ok        bool  // 是否满足条件分配到了tokens
  lim       *Limiter // 发送令牌的限流器
  tokens    int   // tokens 的数量
  timeToAct time.Time  //  满足令牌发放的时间
  limit Limit  // 令牌发放速度
}

限流器如何限流

官方提供的限流器有阻塞等待， 也有直接判断方式的， 还有提供维护预留式等。
如何实现限流的代码，在 reserveN 中。

使用时，每次都调用了 Allow() 方法

// Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1).
func (lim *Limiter) Allow() bool {

 return lim.AllowN(time.Now(), 1)
}


// AllowN reports whether n events may happen at time now.
// Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate limit.
// Otherwise use Reserve or Wait.
func (lim *Limiter) AllowN(now time.Time, n int) bool {

 return lim.reserveN(now, n, 0).ok
}

继续查看 reserverN 算法

方法说明：

• 三个参数： now, n, maxFutureReserve
• 在 now 时间需要拿到 n 个令牌，最多等待的时间为 maxFutureReserve
• 结果将返回一个预留令牌的对象 Reservation

// maxFutureReserve specifies the maximum reservation wait duration allowed.
// reserveN returns Reservation, not *Reservation, to avoid allocation in AllowN and WaitN.
func (lim *Limiter) reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation {

 lim.mu.Lock()
 // 首先判断是否放入频次是否为无穷大，如果为无穷大，说明暂时不限流
 if lim.limit == Inf {

  lim.mu.Unlock()
  return Reservation{

   ok:        true,
   lim:       lim,
   tokens:    n,
   timeToAct: now,
  }

 }

   // 拿到截止 now 时间时，可以获取的令牌 tokens 数量，上一次拿走令牌的时间是last
 now, last, tokens := lim.advance(now)

 // Calculate the remaining number of tokens resulting from the request.
 //  更新 tokens数量，把需要拿走的去掉
 tokens -= float64(n)

 // Calculate the wait duration
 // 如果 tokens 数量为负数，说明需要等待，计算等待时间 WaitDuration
 var waitDuration time.Duration
 if tokens  0 {

  waitDuration = lim.limit.durationFromTokens(-tokens)
 }
    

 // Decide result
 // 计算是否满足分配要求
 // 1. 需要分配的大小不超过桶容量
 // 2. 等待时间不超过设定的等待时长
 ok := n = lim.burst &
    &
 waitDuration = maxFutureReserve

 // Prepare reservation
 // 最后构造一个 Resvervation 对象
 r := Reservation{

  ok:    ok,
  lim:   lim,
  limit: lim.limit,
 }

 if ok {

  r.tokens = n
  r.timeToAct = now.Add(waitDuration)
 }


 // Update state
   // 需要更新当前 limit 的值 
 if ok {

  lim.last = now
  lim.tokens = tokens
  lim.lastEvent = r.timeToAct
 }
 else {

  lim.last = last
 }


 lim.mu.Unlock()
 return r
}
    

从实现上看， limiter 并不是每隔一段时间更新当前桶的数量，而是记录了上次访问时和当前桶中令牌的数量，当再次访问时，通过上次访问时间计算出当前令牌的数量，决定是否可以发放令牌。

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