golang官方包限流器使用和原理(golang.org/x/time/rate)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了golang官方包限流器使用和原理(golang.org/x/time/rate)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

限流器模型

golang.org/x/time/rate 限流器目前提供了一种令牌桶算法的的限流器。

  • 请求需要拿到令牌才能接着往下执行, 逻辑上有一个令牌桶,桶的最大容量是固定的。

  • 当桶内令牌数 小于 桶的最大容量时, 以固定的频率向桶内增加令牌直至令牌数满。

  • 每个请求理论上消耗一个令牌(实际上提供了的方法每次可以消耗大于一个的令牌)

  • 限流器初始化时 令牌桶是满的

简单例子

package main

import (
    "fmt"
    "golang.org/x/time/rate"
    "time"
)

func main() {
    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())
    }
}

输出

true 2
true 2
true 2
true 2
false 2
true 2
true 2
false 2
true 2
true 2

可以看出 一开始桶内令牌数是满的。 由于生成令牌的间隔比请求的间隔多了11ms, 所以到后面每两个请求后就会失败一次。

限流器实现原理

限流器的数据结构和New函数如下:

type Limiter struct {
    limit Limit
    burst int

    mu     sync.Mutex
    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
}

func NewLimiter(r Limit, b int) *Limiter {
    return &Limiter{
        limit: r,
        burst: b,
    }
}

可见, 虽然在逻辑上, 令牌桶在没满的情况下, 是不断往里面以一定时间间隔添加令牌, 但代码实现上并没有这样的一个协程。 实际上桶剩余令牌的更新是推迟在每次消费的时候进行计算的。

核心函数

func (lim *Limiter) reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation

当调用 limiter.Allow()的时候, 底层调用实际即使该函数, 入参now=当前时间, n=1, maxFutrueReserve=0

maxFutrueReserve在Wait()方法内调用时, 值会大于0。

函数前半段: 当limit变量无限大(该变量是新增令牌的时间间隔的倒数, 无限大即表示无间隔), 直接返回TRUE即可

    lim.mu.Lock()

    if lim.limit == Inf {
        lim.mu.Unlock()
        return Reservation{
            ok:        true,
            lim:       lim,
            tokens:    n,
            timeToAct: now,
        }
    }

之调用lim.advance(now) 函数, 获取上次令牌桶更新时间和此时桶内令牌数应该是多少(这一步就是上文提到的桶剩余令牌的延迟计算)

  • 先检查传入的时间是否先于数据结构内记录的上次令牌数更新时间(并发的情况下, now变量的初始化未在锁内执行, 这种情况很有可能发生), 如果是则将上次令牌时更新时间替换为当前时间
  • 获取上次令牌数更新时间到现在的时间间隔, 如果超过让令牌桶加到满的时间间隔,就使用让令牌桶加到满的时间间隔。这个变量用于计算增加令牌桶的令牌数, 由于有容量限制,过大没有意义
  • 计算令牌桶此时的个数, 返回
// advance calculates and returns an updated state for lim resulting from the passage of time.
// lim is not changed.
func (lim *Limiter) advance(now time.Time) (newNow time.Time, newLast time.Time, newTokens float64) {
    last := lim.last
    if now.Before(last) {
        last = now
    }

    // Avoid making delta overflow below when last is very old.
    maxElapsed := lim.limit.durationFromTokens(float64(lim.burst) - lim.tokens)
    elapsed := now.Sub(last)
    if elapsed > maxElapsed {
        elapsed = maxElapsed
    }

    // Calculate the new number of tokens, due to time that passed.
    delta := lim.limit.tokensFromDuration(elapsed)
    tokens := lim.tokens + delta
    if burst := float64(lim.burst); tokens > burst {
        tokens = burst
    }

    return now, last, tokens
}

函数后半段:

  • 计算这次消耗的令牌数, 但是不是直接简单比较消耗后剩余令牌数大于0, 而是计算还需要多少时间令牌桶能生成满足需要的令牌数(如果消耗后令牌数仍大于0 则需要时间就是0)。 将该值和入参maxFutureReserve比较再得出结果。即当前令牌数可能是负的。 这么做的原因是限流器还提供了Wait方法, 当前令牌不足时可以阻塞等待至有令牌为止(提前消费令牌 然后阻塞一段时间), 而不是像Allow方法一样立即返回False
   // Calculate the remaining number of tokens resulting from the request.
    tokens -= float64(n)

    // Calculate the wait duration
    var waitDuration time.Duration
    if tokens < 0 {
        waitDuration = lim.limit.durationFromTokens(-tokens)
    }

    // Decide result
    ok := n <= lim.burst && waitDuration <= maxFutureReserve

    // Prepare reservation
    r := Reservation{
        ok:    ok,
        lim:   lim,
        limit: lim.limit,
    }
    if ok {
        r.tokens = n
      	r.timeToAct = now.Add(waitDuration)
    }

    // Update state
    if ok {
        lim.last = now
        lim.tokens = tokens
        lim.lastEvent = r.timeToAct
    } else {
        lim.last = last
    }

    lim.mu.Unlock()
    return r
}

以上是关于golang官方包限流器使用和原理(golang.org/x/time/rate)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用golang实现令牌桶限流和时间窗口控制

Golang 限流器 time/rate 使用介绍

微服务高可用之熔断器实现原理与 Golang 实践

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Golang微服务的熔断与限流

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