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Golang 限流器（3） - uber 开源限流器
https://github.com/uber-go/ratelimit uber的限流器也只有短短的不到200行。 6 100ms 7 100ms 8 100ms 9 100ms Process finished with the exit code 0 main方法中调用了take方法，该方法囊括了整个uber限流器包的主要代码和主要几乎全部功能 uber的限流器是用的原子操作，但代码中也保留了互斥锁限流器方法从而对接口方法的实现，只是该main方法这样写用的是默认的原子操作，没有实际用到互斥锁的限流器的代码。 形象点说，通过劳逸结合，有松弛量的限流器可以更好的满足突发的业务需求，实现负载平稳，当然也不是越大越好，太大了也会导致应付不了短时间的大量突发业务。 可见uber的限流器既能通过sleep实现限流需求，又能通过最大松弛量的配置，更好的应对突发请求，就是更好的应对波谷波峰，可以实现一定程度的平稳波谷波峰。实现资源的最大效率利用。
66620编辑于 2023-02-10 - 来自专栏后端云
Golang 限流器（1） - Golang 标准库限流器
在分析workqueue前，需要了解下实现限流队列的限流器。 限流器有多种实现方式，client-go用了其中一种，client-go用的限流器是 Golang 标准库限流器（Golang 的 timer/rate）。 本篇是关于 Golang 标准库限流器。 Golang 标准库限流器通过令牌桶实现。令牌桶可以想象有一个固定大小的桶，通过有取有放，实现了限流目的。 放：系统会以恒定速率向桶中放 Token，桶满则暂时不放。 直接按上面的实现，效率太低了，不仅要维护一个定时放token的定时器，还要维护一个token队列，消耗不必要的内存和算力。 相当于没有限流器，限流器功能disable。
55230编辑于 2023-02-10 - 来自专栏后端云
Golang 限流器（2） - beefsack个人的开源 限流器
该限流包实现了一个功能：限流，限流的限制条件是 interval time.Duration 时间内不超过 limit int 个数量 的执行。 检查是否被限流用了try方法检查，若链表没满，说明还没超lim定的数量，可以执行，return true, 0 。 package main import ( "fmt" "time" "github.com/beefsack/go-rate" ) func main() { rl := rate.New(3, time.Second) // 3 times per second begin := time.Now() for i := 1; i <= 10; i++ { rl.Wait() fmt.Printf n", i, time.Now().Sub(begin)) } // Output: // 1 started at 12.584us // 2 started at 40.13us // 3
36020编辑于 2023-02-10 - 来自专栏java学习java
热点key限流（3）
基本介绍 何为热点 热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作 兜底方法 分为系统默认和客户自定义，两种 之前的case ，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting) 我们能不能自定? （这才叫热点） @SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推 单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。 上面的抓图就是第一个参数有值的话，1秒的QPS为1，超过就限流，限流后调用dealHandler_testHotKey支持方法。 testHotKey没问题 同理带参数访问也没有问题 同理带参数访问也1s点个俩三次发现问题 参数例外项 上述案例演示了第一个参数p1，当QPS超过1秒1次点击后马上被限流
49720编辑于 2022-11-13 - 来自专栏强仔仔
使用Guava实现限流器
否则，很容易导致服务器的宕机。 现有的方案 Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter，本文也是通过使用该工具类来实现限流功能。 如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。 限流器实现 1.pom文件中引入Guava包 <! 并在拦截器中实现限流 a）定义一个拦截器抽象类，用于多个拦截器复用，主要是继承HandlerInterceptorAdapter，重写preHandle方法；并提供preFilter抽象方法，供子类实现 3.继承WebMvcConfigurerAdapter来添加自定义拦截器 @Configuration public class MyWebAppConfigurer extends WebMvcConfigurationSupport 成功通过限流器的结果： ? 没有成功通过限流器的返回结果： ? 反复调用时，Console输出如下： ? 至此，简单的限流器实现完成。 文章转载于：https://wolzq.com
1.6K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏程序猿DD
Redis 限流的 3 种方式
而在高并发场景下，限流又是非常重要的一块。今天就来聊聊限流的解决方案。 当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。 Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。 基于Redis的数据结构zset 其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。 基于Redis的令牌桶算法 提到限流就不得不提到令牌桶算法了。 令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。 AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。
1.8K10编辑于 2022-03-04 - 来自专栏精益码农
网关上的限流器
, 这个限流器是基于漏桶算法。 [3] 供参考。 在docker-kong[8]官方脚手架新增redis服务作为限流计算器的的第三方存储： volumes: kong_data: {} redis_data: {} // ...... --loglevel notice networks: - kong-net volumes: - redis_data:/data 验证有效： 3. 分布式限流 上文我们分享了redis作为令牌桶限流器第三方存储的实现，对于小规模业务QPS效果很好。 但是当我们的目标QPS规模为 100 万个请求/秒时，架构难以支撑。
21810编辑于 2025-11-28 - 来自专栏阿沐教你学知识
面试系列-3 限流场景实践
3 这个面试官肯定在搞我 目前限流常用的方式：计数器、滑动窗口、漏桶算法、令牌桶算法四种方案，下面我们逐一讲解下(ps：在之前公司已经实践过)。 3.1 计数器算法 计数器算法是限流算法中最简单最容易实现的方式，用途比较广泛。一般在做接口时，都会使用这种方式进行接口限流。 例如：比如说我们网站活动任务接口，假设qps为100/min。 下面画了一张示意图： image.png /** * @desc 计数器限流 * @return bool */ public function counter() { $curr_time 那么计数器的临界点就可以很好的避免掉，每一个格子都有自己独立的计数器counter，每个格子计算自己的阀值；这就说明了，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。 那么更倾向于大家去使用计数器和redis令牌桶实现限流，一个是普通使用，一个是可以精确使用，根据自己的场景去选择。
91010发布于 2021-05-28 - 来自专栏七点一刻的魔法书
golang 令牌桶限流器 rate
golang 令牌桶限流器 rate 令牌桶算法 令牌桶算法(Token Bucket)随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token,如果桶已经满了就不再加了 新请求来临时,会各自拿走一个Token,如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务. 20200201001841.png 限流器 rate 原理与上图的令牌桶类似。 限流器 rate 的用法和实现逻辑 官方代码库 github.com/golang/time[1]，限流器主要用来限制请求速率，保护服务，防止服务过载。 NewLimiter func NewLimiter(r Limit, b int) *Limiter 构造限流器，参数说明： •r : 令牌桶每秒可以产生 r 个 token。 请求被取消 3).等待超时 func (lim *Limiter) Wait(ctx context.Context) (err error) func (lim *Limiter) WaitN(ctx
86110编辑于 2022-06-14 - 来自专栏Java面试教程
面试题：设计限流器
面试题：设计限流器 第一步：明确设计目标 限流系统要求如下： 准确限制过多的请求。 低延迟。速率限制器不应减慢HTTP响应时间。 尽可能少的使用内存。 分布式速率限制。 假设我们的 API 允许每秒2个请求，一个客户端在一秒内向服务器发送3个请求。前两个请求被路由到 API 服务器。然而，速率限制器中间件限制了第三个请求，并返回一个 HTTP 状态码 429。 假设速率限制器允许每分钟最多7个请求，并且前一分钟有5个请求，当前一分钟有3个请求。 当客户端向服务器发送请求时，该请求首先被发送到速率限制中间件。 限流中间件从缓存加载规则。它从Redis缓存中获取计数器和最后一次请求时间戳。限流中间件基于redis响应决定是否限流。 从Redis读取计数器值 检查(计数器+1)是否超过阈值 如果没有，在Redis中将计数器值递增1 竞态条件可以发生在高度并发的环境中，如图所示 假设Redis中的计数器值为3。
85510编辑于 2024-02-22 - 来自专栏码农那些事！！！
高性能限流器 Guava RateLimiter
比如 b=10，而且令牌桶中的令牌已满，此时限流器允许 10 个请求同时通过限流器，当然只是突发流量而已，这 10 个请求会带走 10 个令牌，所以后续的流量只能按照速率 r 通过限流器。 很可能你的直觉会告诉你生产者 - 消费者模式：一个生产者线程定时向阻塞队列中添加令牌，而试图通过限流器的线程则作为消费者线程，只有从阻塞队列中获取到令牌，才允许通过限流器。 线程 T3 请求令牌示意图 由于在第 5 秒已经产生了一个令牌，所以此时线程 T3 可以直接拿到令牌，而无需等待。在第 7 秒，实际上限流器能够产生 3 个令牌，第 5、6、7 秒各产生一个令牌。 线程 T3 请求结束示意图 通过上面简要地分析，你会发现，我们只需要记录一个下一令牌产生的时间，并动态更新它，就能够轻松完成限流功能。 令牌桶算法是定时向令牌桶发送令牌，请求能够从令牌桶中拿到令牌，然后才能通过限流器； 而漏桶算法里，请求就像水一样注入漏桶，漏桶会按照一定的速率自动将水漏掉，只有漏桶里还能注入水的时候，请求才能通过限流器
52810编辑于 2023-05-01 - 来自专栏Go工具箱
图解 LeakyBucket限流器的实现原理
桶具有一定的容量，即最多能容纳多少个请求排队，当桶满的时候，再进来的请求就直接过滤掉，不再被处理。
51520编辑于 2023-01-31 - 来自专栏一个执拗的后端搬砖工
限流--单机限流
前边一篇《聊一聊限流》讲述了限流的原理和应用场景，以及两种常用的限流算法，此篇将详细讲一下限流的技术实现。 由于现在的系统架构大多都变成了分布式架构，而非传统的单机架构，限流也就分成了两个粒度，单机限流和分布式限流，所谓单机限流也就是jvm级别限流，是请求已经进入了具体某一台服务器上了采取的一种限流方式和自我保护措施 ，而分布式限流主要是对客户端请求的一种管控，在应用入口层对请求做的一种访问限制，两种限流方式的区别在于限流的作用时机和控制粒度，分布式限流主要是在应用入口拦截，控制的是服务器集群的访问(比如nginx代理层限流 此篇我们的主题是单机限流，分布式限流在后续篇章中会提到和讲解，所谓单机限流是针对传统应用单体架构的一种限流方式，单机限流的目的是应用的自我保护，举个例子：大家都乘过地铁，早晚高峰入口都会限流，因为地铁每次的接待能力有限 切回主题，单机限流也就是jvm限流，只能限制当前jvm中运行的应用程序，目前单机限流有很多种实现方式，常用的就是Guava的RateLimiter、Semaphore信号器和AomicInteger原子变量
2.8K30发布于 2020-11-19 - 来自专栏Go语言进阶学习
Golang官方限流器的用法详解
限流器的实现方法有很多种，常见的限流算法有固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶，我在前面的文章 「常用限流算法的应用场景和实现原理」 中给大家讲解了这几种限流方法自身的特点和应用场景，其中令牌桶在限流的同时还可以应对一定的突发流量 限流器的内部结构 time/rate包的Limiter类型对限流器进行了定义，所有限流功能都是通过基于Limiter类型实现的，其内部结构如下： type Limiter struct { mu 大概了解了time/rate限流器的内部实现后，下面的内容我们会集中介绍下该组件的具体使用方法： 构造限流器 我们可以使用以下方法构造一个限流器对象： limiter := rate.NewLimiter 总结 今天我们总结了 Golang 官方限流器的使用方法，它是一种令牌桶算实现的限流器。 除了Golang官方提供的限流器实现，Uber公司开源的限流器uber-go/ratelimit也是一个很好的选择，与Golang官方限流器不同的是Uber的限流器是通过漏桶算法实现的，不过对传统的漏桶算法进行了改良
1K30发布于 2021-08-25 Golang限流器timerate正确打开姿势
今天聊一下go语言限流工具的 golang.org/x/time/rate 包下Limiter的用法用Limiter做一个qps限流器我用这个限流工具做了一个qps限流的功能。 然后调用Allow()，尝试消费掉一个token，结果true为成功，false则表示无法获得token，应该被限流。 := tokens / float64(limit) return time.Duration(float64(time.Second) * seconds)}下面这个时间流图，简单展示了一个限流器的工作过程 最后：修正开头的问题文章一开头的qps限流工作不正常的问题，应该做如下修改go 代码解读复制代码 limiter.SetLimit(10) limiter.SetBurst(10)既增加每秒生成
39210编辑于 2024-09-30- 来自专栏网管叨bi叨
Golang官方限流器的用法详解
限流器是提升服务稳定性的非常重要的组件，可以用来限制请求速率，保护服务，以免服务过载。 限流器的内部结构 time/rate包的Limiter类型对限流器进行了定义，所有限流功能都是通过基于Limiter类型实现的，其内部结构如下： type Limiter struct { mu 大概了解了time/rate限流器的内部实现后，下面的内容我们会集中介绍下该组件的具体使用方法： 构造限流器 我们可以使用以下方法构造一个限流器对象： limiter := rate.NewLimiter 总结 今天我们总结了 Golang 官方限流器的使用方法，它是一种令牌桶算实现的限流器。 除了Golang官方提供的限流器实现，Uber公司开源的限流器uber-go/ratelimit也是一个很好的选择，与Golang官方限流器不同的是Uber的限流器是通过漏桶算法实现的，不过对传统的漏桶算法进行了改良
6.6K60发布于 2021-07-15 - 来自专栏后端架构师
Semaphore：实现一个限流器
Semaphore：实现一个限流器 Semaphore 现在普遍翻译成 "信号量"，从概念上讲信号量维护着一组 "凭证"，获取到凭证的线程才能访问资源，使用完成后释放， 我们可以使用信号量来限制访问特定资源的并发线程数 release()：计数器值加 1；如果此时计数器的值小于或者等于 0，则唤醒等待队列中的一个线程，并将其从等待队列中移除。 }).start(); } countDownLatch.countDown(); TimeUnit.SECONDS.sleep(3) 则是将计数器减为 -1。 实现一个限流器 上面的例子我们利用信号量实现了一个简单的互斥锁，你会不会觉得奇怪，既然 Java SDK 里面提供了 Lock，为啥还要提供一个 Semaphore ？
1.1K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏程序员奇点
Go 基于令牌桶的限流器
Go 基于令牌桶的限流器 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。 限流器初始化的时候，令牌桶一般是满的。 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 参考资料 基于信号量的限流器：https://github.com/golang/net/blob/master/netutil/listen.go 滴滴开源了一个对 http 请求对限流器中间件：https __biz=MzA3MjgwNTQ3OA%3D%3D&chksm=9f19ff27a86e76319e144c77418bdc64bf36abe9aa59edc0bf7c058a6c0003efbf096c4cc049&
4.7K61发布于 2021-11-12 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】java使用Semaphore实现限流器
java使用Semaphore实现限流器 概念 1、Semaphore可以看作是已经被广泛地翻译成信号量，从概念上讲，信号量保持了一组凭证，获得凭证的线程可以访问资源，使用完成后释放，我们可以使用信号量来限制访问特定资源的并发线程 2、可以简单概括为：一个计数器，一个等待队列，三种方法。在信号量模型中，计数器和等待队列是透明的，只能通过信号量模型提供的三种方式访问，即互联网、acquire和release。 catch (Exception e) { } }).start(); } } } 以上就是java使用Semaphore实现限流器的方法
48260编辑于 2022-11-23 - 来自专栏hml_知识记录
SpringBoot利用限速器RateLimiter实现单机限流
概述 参考开源项目https://github.com/xkcoding/spring-boot-demo 在系统运维中, 有时候为了避免用户的恶意刷接口, 会加入一定规则的限流, 本Demo使用速率限制器 com.xkcoding.ratelimit.guava.annotation.RateLimiter实现单机版的限流 二. SpringApplication.run(SpringBootDemoRatelimitGuavaApplication.class, args); } } 2.4 定义一个限流注解 */ @RateLimiter(value = 1.0, timeout = 1,timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @GetMapping("/test3" ) public Dict test3() { log.info("【test3】被执行了。。。。。")
1.7K40编辑于 2022-03-24
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