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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。 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。 7.6656ms 6 10ms 7 13.2554ms 8 6.7446ms 9 10ms Process finished with the exit code 0 这时候再看uber的开源限流器的源码就非常好理解了 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
r.interval - diff } frnt.Value = now r.times.MoveToBack(frnt) return true, 0 } 加注释，换行，不到100行代码的限流包 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 。 started at 12.584us // 2 started at 40.13us // 3 started at 44.92us // 4 started at 1.000125362s // 5
36020编辑于 2023-02-10 - 来自专栏程序猿阿朗的专栏
5种限流算法，7种限流方式，挡住突发流量？
固定窗口算法 固定窗口算法又叫计数器算法，是一种简单方便的限流算法。主要通过一个支持原子操作的计数器来累计 1 秒内的请求次数，当 1 秒内计数达到限流阈值时触发拒绝策略。 代码实现 下面是简单的代码实现，QPS 限制为 2，这里的代码做了一些优化，并没有单独开一个线程去每隔 1 秒重置计数器，而是在每次调用时进行时间间隔计算来确定是否先重置计数器。 20:51:19.661629 做点什么 5. : 6379 host: 127.0.0.1 lettuce: shutdown-timeout: 100ms pool: min-idle: 5 System.out.println(LocalTime.now() + " " + acquire("user1")); } } /** * 计数器限流
1.5K20编辑于 2022-03-22 - 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 s1, String s2) { this.status = s; this.code = s1; this.message = s2; } } 5. 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 - 来自专栏精益码农
网关上的限流器
, 这个限流器是基于漏桶算法。 ，相比字符串形式的remote_addr 占用空间更小 ② 限流的配置名是ip, 使用了nginx的共享内存来存储 <remote_addr：rateLimit>键值对 ③ r= 5r/s 漏桶每s放行 2. kong网关限流能力 kong 网关上有rate-limiting[5]插件，可以提供限流能力 功能性需求 非功能性需求 通过userid，ip，apikey 识别用户 低延时（<10ms） 基于配置的规则限制请求 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: {} // ...... 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 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
涨薪5K必学高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流
分布式计数器限流 分布式计算器限流是使用Redis存储限流关键字key的统计计数。 这里介绍两种限流的实现方案：Nginx Lua分布式计数器限流和RedisLua分布式计数器限流。 实战：Nginx Lua分布式计数器限流 本小节以对用户IP计数器限流为例实现单IP在一定时间周期（如10秒）内只能访问一定次数（如10次）的限流功能。 在浏览器中输入如下测试地址： http://nginx.server/access/demo/nginx/lua?seckillGoodId=1 10秒内连续刷新，第6次的输出如图9-5所示。 图9-5 自验证时第6次刷新的输出 10秒之内连续刷新，发现第10次之后请求被限流了，说明Lua限流脚本工作是正常的，被限流后的输出如图9-6所示。 由于既使用Redis存储分布式访问计数，又通过Redis执行限流计数器的Lua脚本，因此这里将这种类型的限流称为RedisLua分布式计数器限流。
52220编辑于 2022-10-28 - 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。 [2] 限流算法之漏桶算法、令牌桶算法: https://blog.csdn.net/skiof007/article/details/81302566
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。 考虑以下情况: 在图中，系统允许每分钟最多5个请求,可用配额重置为人类友好的四舍五入分钟。如图所示，在2:00:00和2:01:00之间有5个请求，在2:01:00和2:02:00之间还有5个请求。 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。 限流规则 Lyft开放了他们限流组件。我们将查看组件内部,并查看一些速率限制规则的示例: 在上面的示例中，系统配置为允许每天最多5条营销消息。 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。
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。 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 对于按需加载的缓存来说，预热后缓存能支持 5 万 TPS 的并发，但是在预热前 5 万 TPS 的并发直接就把缓存击垮了，所以如果需要给该缓存限流，限流器也需要支持预热功能，在初始阶段，限制的流速 r
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
因此，我们可知请求流入和流出的流程如下： 如何计算请求被处理的时间 假设现在 LeakyBucket 是一个空桶，按 100ms 处理一个请求的速率漏出，容量大小为 5。 现在同时有 5 个请求流入桶中，我们看看每个请求经过 Limit 是如何计算各自的预计处理时间以及等待时间的。 第一个请求进来，不用等待，直接就会被处理。
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
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 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 首次同时5个线程进来获得访问许可，然后执行逻辑，每个执行完，释放许可，其他线程获得后可以继续执行，总之会保证最大并发为5的访问量，从而达到了限流的效果。 使用线程池创建了10个线程并发访问exec方法，发现只有5个访问成功，使用 AomicInteger 简单粗暴超过域值就拒绝请求，可能只是瞬时的请求量高，也会拒绝请求。
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。 假设我限制qps为5，创建一个Limiter。 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 ，因为qps为5，一个方格表示过去200ms。
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 acquire()：计数器的值减 1 ；如果此时计数器的值小于 0，则当前线程将被阻塞，放到等待队列之中，否则当前线程可以继续执行。 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。 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。 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。 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
4.7K61发布于 2021-11-12 - 来自专栏【腾讯云开发者】
5大常见高并发限流算法选型浅析
在现代高并发系统中，随着用户访问量的激增和业务需求的不断扩展，限流作为一种至关重要的保护机制，被广泛应用于防止系统过载，确保系统的稳定性和可用性。 本文将深入剖析几种常见的限流算法，探讨它们的原理、优缺点并给出代码实例，帮助读者更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中构建更加高效、稳定的系统。 02、滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm） 滑动窗口算法是对固定窗口算法的改进，它将时间窗口划分为多个小桶，并为每个小桶维护一个独立的请求计数器。 leak_rate_; // 漏水速率（每秒漏掉的水量） int current_water_; // 当前水量 HeapTimer heap_timer_; // 一个任务执行的定时器 06、总结 每种限流算法都有其适用的场景和优缺点。在选择限流算法时，需要根据具体的业务需求和系统特性进行权衡。通过合理选择和组合这些算法，可以有效地保护系统免受过载的影响。
55610编辑于 2024-12-19 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构5：限流设计模式
这是小卷对分布式系统架构学习的第5篇文章，今天来学习限流器和限流设计模式1.为什么要限流？ 具体如何进行限流，业界内也有一些常见设计模式。2.1流量计数器模式流量计数器是一种最简单的限流方式，通过记录固定时间窗口内的请求次数来判断是否达到限流阈值。如果请求次数超过限制值，则拒绝后续请求。 每个窗口维护一个计数器，记录当前时间窗口内的请求次数。如果计数器值超过限流阈值，直接拒绝请求；否则增加计数器。 实现方式基于 Redis + Lua 脚本使用 Redis 脚本实现分布式限流，在 Redis 中存储全局的请求计数器基于一致性算法使用分布式一致性算法（如 Raft、Paxos）维护全局流量状态分布式网关通过 当流量大时，限流本身会降低系统处理能力总结今天学习了4种限流设计模式：流量计数器模式、滑动窗口模式、漏桶模式、令牌桶模式，后面2种都是基于缓冲区的限流算法。简单了解了下分布式限流的概念。
43510编辑于 2024-12-22 - 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。 } } public static void main(String[] args) { ObjPool objPool = new ObjPool(5, 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
腾讯云开发者
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