使用 rate.Limiter 实现 HTTP 请求限速，通过设置每秒令牌数和突发容量控制 QPS，可封装为自定义客户端或按域名独立限速，避免服务过载。
在Golang中实现HTTP请求限速，核心思路是控制单位时间内发出的请求数量。常用方法是利用 令牌桶算法，Go标准库中的 golang.org/x/time/rate 包提供了简单高效的实现方式。以下是具体做法。
使用 rate.Limiter 控制请求频率
rate.Limiter 是 Go 官方提供的限流工具，适合控制每秒请求数（QPS）。你可以为每个 HTTP 客户端或整个服务设置统一的限速规则。
示例：限制每秒最多 5 个请求，突发允许 1 次额外请求：
package main
<p>import (
"fmt"
"net/http"
"time"
"golang.org/x/time/rate"
)</p><p>func main() {
// 每秒填充 5 个令牌，最多容纳 6 个（burst=6）
limiter := rate.NewLimiter(5, 6)</p><pre class="brush:php;toolbar:false;">client := &http.Client{Timeout: 10 * time.Second}
urls := []string{
"https://httpbin.org/delay/1",
"https://httpbin.org/delay/1",
"https://httpbin.org/delay/1",
}
for _, url := range urls {
// 请求前等待令牌
if err := limiter.Wait(nil); err != nil {
fmt.Printf("请求被取消: %v\n", err)
continue
}
resp, err := client.Get(url)
if err != nil {
fmt.Printf("请求失败: %v\n", err)
continue
}
fmt.Printf("响应状态: %s\n", resp.Status)
resp.Body.Close()
}}
封装带限速的 HTTP 客户端
为了复用和解耦，可以将限速逻辑封装进自定义的 HTTP 客户端结构体中。
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type RateLimitedClient struct {
Client *http.Client
Limiter *rate.Limiter
}
<p>func (r <em>RateLimitedClient) Get(url string) (</em>http.Response, error) {
if err := r.Limiter.Wait(nil); err != nil {
return nil, err
}
return r.Client.Get(url)
}
使用方式：
limitedClient := &RateLimitedClient{
Client: &http.Client{},
Limiter: rate.NewLimiter(2, 2), // 2 QPS
}
<p>resp, err := limitedClient.Get("<a href="https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635">https://www.php.cn/link/b05edd78c294dcf6d960190bf5bde635</a>")
按域名或服务做独立限速
如果请求多个不同服务，建议对每个域名使用独立的限速器，避免相互影响。
可以用 map 缓存每个 host 对应的 limiter，例如：
var hostLimiters = sync.Map{} // key: host, value: *rate.Limiter
<p>func getLimiterForHost(host string) <em>rate.Limiter {
if limiter, ok := hostLimiters.Load(host); ok {
return limiter.(</em>rate.Limiter)
}
newLimiter := rate.NewLimiter(3, 3) // 不同 host 可配置不同速率
limiter, _ := hostLimiters.LoadOrStore(host, newLimiter)
return limiter.(*rate.Limiter)
}
发送请求前调用对应 host 的限速器即可。
基本上就这些。通过 golang.org/x/time/rate 结合 HTTP 客户端，可以轻松实现细粒度的请求限速，防止对目标服务器造成压力或触发封禁。关键是根据业务场景合理设置填充速率和突发容量。不复杂但容易忽略。
