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golang教程欄目給大家介紹Go 中怎么實(shí)現(xiàn)用戶的每日限額，希望對(duì)需要的朋友有所幫助！
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Go 中實(shí)現(xiàn)用戶的每日限額（比如一天只能領(lǐng)三次福利）
如今微服務(wù)架構(gòu)大行其道本質(zhì)原因是因?yàn)橐档拖到y(tǒng)的整體復(fù)雜度，將系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)均攤到子系統(tǒng)從而最大化保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，通過領(lǐng)域劃分拆成不同的子系統(tǒng)后各個(gè)子系統(tǒng)能獨(dú)立的開發(fā)、測試、發(fā)布，研發(fā)節(jié)奏和效率能明顯提高。
但同時(shí)也帶來了問題，比如：調(diào)用鏈路過長，部署架構(gòu)復(fù)雜度提升，各種中間件需要支持分布式場景。為了確保微服務(wù)的正常運(yùn)行，服務(wù)治理就不可或缺了，通常包括：限流，降級(jí)，熔斷。
其中限流指的是針對(duì)接口調(diào)用頻率進(jìn)行限制，以免超出承載上限拖垮系統(tǒng)。比如：
-
電商秒殺場景
-
API 針對(duì)不同商戶限流
常用的限流算法有：
- 固定時(shí)間窗口限流
- 滑動(dòng)時(shí)間窗口限流
- 漏桶限流
- 令牌桶限流
本文主要講解固定時(shí)間窗口限流算法。
從某個(gè)時(shí)間點(diǎn)開始每次請(qǐng)求過來請(qǐng)求數(shù)+1，同時(shí)判斷當(dāng)前時(shí)間窗口內(nèi)請(qǐng)求數(shù)是否超過限制，超過限制則拒絕該請(qǐng)求，然后下個(gè)時(shí)間窗口開始時(shí)計(jì)數(shù)器清零等待請(qǐng)求。
優(yōu)缺點(diǎn)
實(shí)現(xiàn)簡單高效，特別適合用來限制比如一個(gè)用戶一天只能發(fā)10篇文章、只能發(fā)送5次短信驗(yàn)證碼、只能嘗試登錄5次等場景，實(shí)際業(yè)務(wù)中此類場景非常多見。
固定時(shí)間窗口限流的缺點(diǎn)在于無法處理臨界區(qū)請(qǐng)求突發(fā)場景。
假設(shè)每 1s 限流 100 次請(qǐng)求，用戶在中間 500ms 時(shí)開始 1s 內(nèi)發(fā)起 200 次請(qǐng)求，此時(shí) 200 次請(qǐng)求是可以全部通過的。這就和我們預(yù)期 1s 限流 100 次不合了，根源在于限流的細(xì)粒度太粗。
go-zero 代碼實(shí)現(xiàn)
go-zero 中使用 redis 過期時(shí)間來模擬固定時(shí)間窗口。
-- KYES[1]:限流器key-- ARGV[1]:qos,單位時(shí)間內(nèi)最多請(qǐng)求次數(shù)-- ARGV[2]:單位限流窗口時(shí)間-- 請(qǐng)求最大次數(shù),等于p.quotalocal limit = tonumber(ARGV[1])-- 窗口即一個(gè)單位限流周期,這里用過期模擬窗口效果,等于p.permitlocal window = tonumber(ARGV[2])-- 請(qǐng)求次數(shù)+1,獲取請(qǐng)求總數(shù)local current = redis.call("INCRBY",KYES[1],1)-- 如果是第一次請(qǐng)求,則設(shè)置過期時(shí)間并返回 成功if current == 1 then
redis.call("expire",KYES[1],window)
return 1-- 如果當(dāng)前請(qǐng)求數(shù)量小于limit則返回 成功elseif current < limit then
return 1-- 如果當(dāng)前請(qǐng)求數(shù)量==limit則返回 最后一次請(qǐng)求elseif current == limit then
return 2-- 請(qǐng)求數(shù)量>limit則返回 失敗else
return 0end
type (
// PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit.
// go中常見的option參數(shù)模式
// 如果參數(shù)非常多，推薦使用此模式來設(shè)置參數(shù)
PeriodOption func(l *PeriodLimit)
// A PeriodLimit is used to limit requests during a period of time.
// 固定時(shí)間窗口限流器
PeriodLimit struct {
// 窗口大小，單位s
period int
// 請(qǐng)求上限
quota int
// 存儲(chǔ)
limitStore *redis.Redis
// key前綴
keyPrefix string
// 線性限流，開啟此選項(xiàng)后可以實(shí)現(xiàn)周期性的限流
// 比如quota=5時(shí)，quota實(shí)際值可能會(huì)是5.4.3.2.1呈現(xiàn)出周期性變化
align bool
}
)
注意一下 align 參數(shù)，align=true 時(shí)請(qǐng)求上限將會(huì)呈現(xiàn)周期性的變化。
比如quota=5時(shí)實(shí)際quota可能是5.4.3.2.1呈現(xiàn)出周期性變化
其實(shí)限流邏輯在上面的 lua 腳本實(shí)現(xiàn)了,需要注意的是返回值
- 0：表示錯(cuò)誤，比如可能是 redis 故障、過載
- 1：允許
- 2：允許但是當(dāng)前窗口內(nèi)已到達(dá)上限，如果是跑批業(yè)務(wù)的話此時(shí)可以休眠 sleep 一下等待下個(gè)窗口（作者考慮的非常細(xì)致）
- 3：拒絕
// Take requests a permit, it returns the permit state.
// 執(zhí)行限流
// 注意一下返回值：
// 0：表示錯(cuò)誤，比如可能是redis故障、過載
// 1：允許
// 2：允許但是當(dāng)前窗口內(nèi)已到達(dá)上限
// 3：拒絕
func (h *PeriodLimit) Take(key string) (int, error) {
// 執(zhí)行l(wèi)ua腳本
resp, err := h.limitStore.Eval(periodScript, []string{h.keyPrefix + key}, []string{
strconv.Itoa(h.quota),
strconv.Itoa(h.calcExpireSeconds()),
})
if err != nil {
return Unknown, err
}
code, ok := resp.(int64)
if !ok {
return Unknown, ErrUnknownCode
}
switch code {
case internalOverQuota:
return OverQuota, nil
case internalAllowed:
return Allowed, nil
case internalHitQuota:
return HitQuota, nil
default:
return Unknown, ErrUnknownCode
}
}
這個(gè)固定窗口限流可能用來限制比如一個(gè)用戶一天只能發(fā)送5次驗(yàn)證碼短信，此時(shí)我們就需要跟中國時(shí)區(qū)對(duì)應(yīng)(GMT+8)，并且其實(shí)限流時(shí)間應(yīng)該從零點(diǎn)開始，此時(shí)我們需要額外對(duì)齊（設(shè)置 align 為 true）。
// 計(jì)算過期時(shí)間也就是窗口時(shí)間大小
// 如果align==true
// 線性限流，開啟此選項(xiàng)后可以實(shí)現(xiàn)周期性的限流
// 比如quota=5時(shí)，quota實(shí)際值可能會(huì)是5.4.3.2.1呈現(xiàn)出周期性變化
func (h *PeriodLimit) calcExpireSeconds() int {
if h.align {
now := time.Now()
_, offset := now.Zone()
unix := now.Unix() + int64(offset)
return h.period - int(unix%int64(h.period))
}
return h.period
}
項(xiàng)目地址
github.com/zeromicro/go-zero
當(dāng)前標(biāo)題：Go中是如何實(shí)現(xiàn)用戶的每日限額
當(dāng)前鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/dhgdppj.html
