使用令牌桶算法控制请求速率，通过rate.NewLimiter(10, 5)限制每秒10个请求并允许5个突发，结合limiter.Wait实现高并发下HTTP客户端的限流与稳定性保障。
在高并发场景下，Go语言的HTTP客户端常面临请求过多导致服务崩溃或被限流的问题。合理控制请求速率和并发数，既能保护下游服务，也能提升系统稳定性。本文从实际出发，介绍如何在Golang中实现HTTP请求的限流与并发控制。
使用令牌桶实现请求限流
限流的核心是控制单位时间内的请求数量。Go标准库golang.org/x/time/rate提供了基于令牌桶算法的限流器，使用简单且线程安全。
通过rate.Limiter可以限制每秒最多发起N个HTTP请求：
- 创建限流器：使用rate.NewLimiter(r, b)，其中r是每秒令牌数，b是桶容量
- 每次请求前调用limiter.Wait(context.Background())，自动等待直到获得令牌
- 突发流量可通过桶容量b缓冲，避免瞬时高峰被拒绝
示例：限制每秒最多10个请求，允许最多5个突发：
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limiter := rate.NewLimiter(10, 5)for i := 0; i limiter.Wait(context.Background())
http.Get("https://api.example.com/data")
}
控制最大并发数
并发数过高可能导致连接耗尽或内存暴涨。可通过带缓冲的channel模拟信号量，限制同时运行的goroutine数量。
基本思路是使用一个容量为N的channel，每个请求前获取一个“许可”，完成后释放：
- 定义sem := make(chan struct{}, maxConcurrent)，maxConcurrent为最大并发数
- 每个goroutine开始前执行sem
- 请求完成后执行释放资源
- 配合sync.WaitGroup等待所有任务结束
这种方式能有效防止系统资源被耗尽，尤其适合批量爬取或数据同步场景。
结合限流与并发控制
生产环境中通常需要同时控制速率和并发。可将限流器与并发控制组合使用：
- 全局共享一个rate.Limiter控制总QPS
- 使用channel限制最大并发goroutine数
- 每个请求先通过并发channel获取执行权，再由limiter控制发送频率
这种双重控制更贴近真实需求，比如调用第三方API时既要避免超过QPS限制，又要防止并发太高导致本地资源紧张。
超时与错误处理不可忽视
限流和并发控制之外，还需设置合理的HTTP客户端超时，避免goroutine阻塞堆积：
- 设置http.Client.Timeout防止请求无限等待
- 对网络错误进行重试或降级处理，避免因临时故障导致任务卡住
- 结合context实现请求级超时和取消，提升系统响应性
未处理的超时可能让限流机制失效，因为等待中的请求仍占用资源。
基本上就这些。限流和并发控制不复杂但容易忽略细节，合理搭配使用能显著提升服务健壮性。实际应用中建议根据目标服务的承载能力调整参数，并通过压测验证效果。
