Go语言框架快速集成限流中间件详解
前言
分布式版
简介
算法
实现
注意
单机版
简介
算法
实现
结语
前言在我们的日常开发中, 常用的中间件有很多, 今天来讲一下怎么集成限流中间件, 它可以很好地用限制并发访问数来保护系统服务, 避免系统服务崩溃, 资源占用过大甚至服务器崩溃进而影响到其他应用!
分布式版 简介通常我们的服务会同时存在多个进程, 也就是负载来保证服务的性能和稳定性, 那么就需要走一个统一的限流, 这个时候就需要借助我们的老朋友-redis, 来进行分布式限流;
漏桶算法
即一个水桶, 进水(接受请求)的速率不限, 出水(处理请求)的速率是一定的, 如果出水的速率小于进水的速率, 就会造成水桶溢出(也就是拒绝请求); 主要是从出口限制, 以固定的速率控制访问速度, 缺点是难以应对突发请求;
实现下面是一个简单的实现, 对 /v1/hello接口进行每分钟2次的速率限制
// RateLimitConf 速率配置, 允许多长时间通过多少次.
type RateLimitConf struct {
Limit int64
Timer time.Duration
}
// exampleLimiterMap 接口请求速率配置, 建议放入redis/数据库同步本地缓存.
var exampleLimiterMap = map[string]RateLimitConf{
"/v1/hello": {Limit: 2, Timer: time.Minute},
}
// LimiterMiddle 分布式限流中间件.
func LimiterMiddle(ctx iris.Context) {
var (
uri = ctx.Request().RequestURI
client = redis.NewClusterClient()
key = uri
)
conf, ok := exampleLimiterMap[uri]
if ok {
limiter := redis_rate.NewLimiter(client)
if _, _, b := limiter.Allow(key, conf.Limit, conf.Timer); !b {
r, _ := httpcode.NewRequest(ctx, nil)
r.Code(httpcode.TooManyReq, fmt.Errorf("req rate limit"), nil)
return
}
}
ctx.Next()
}
注意
接口速率配置如果需要进行实时配置, 则建议将配置写入数据库, 然后刷新到本地缓存/存到redis;
如果需要对设备/ip/用户进行接口限制访问, 则将 key加上唯一标志即可;
这个就只适用于单个服务进程的限流, 比如个人搭的一些小网站之类的;
算法令牌桶算法
即也是一个桶, 按照设定的速率往桶里放令牌, 10s二十次即1s放两个令牌(允许处理两次请求), 然后请求来之后必须从桶里取出来令牌才可以进行处理, 没有令牌则选择拒绝或等待; 主要是从入口限制, 允许一定量的突发请求(即桶内所有的令牌);
依赖库
golang.org/x/time/rate
实现下面是一个简单的实现, 对 /v1/hello接口进行每分钟2次的速率限制
// exampleStandAloneLimiterMap 单机接口请求速率配置.
var exampleStandAloneLimiterMap = map[string]*rate.Limiter{
"/v1/hello": rate.NewLimiter(rate.Every(time.Minute), 2),
}
// StandAloneLimiterMiddle 单机限流中间件.
func StandAloneLimiterMiddle(ctx iris.Context) {
var (
uri = ctx.Request().RequestURI
)
limiter, ok := exampleStandAloneLimiterMap[uri]
if ok {
if b := limiter.Allow(); !b {
r, _ := httpcode.NewRequest(ctx, nil)
r.Code(httpcode.TooManyReq, fmt.Errorf("req rate limit"), nil)
return
}
}
ctx.Next()
}
结语
上面的代码均摘自我开发的一个开源项目中, 主要是一个Go的标准项目布局, 封装了一些常用的组件, 有兴趣的朋友可以了解一下, 新手极易上手;
以上就是Go语言框架快速集成限流中间件详解的详细内容，更多关于Go框架集成限流中间件的资料请关注软件开发网其它相关文章！
