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如何在Golang中实现请求限流_使用Channel和计数器控制并发

P粉602998670

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发布时间:2025-12-17 01:01:18

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来源于php中文网

原创

Go中可用带缓冲channel实现令牌桶限流:初始化容量为maxTokens的channel并预填满,请求时select尝试取令牌,成功则处理,失败则拒绝;后台goroutine定期补充令牌。

如何在golang中实现请求限流_使用channel和计数器控制并发

在 Go 中实现请求限流,用 Channel 和计数器是最轻量、最易理解的方式之一。核心思路是:用一个带缓冲的 channel 当作“令牌桶”,每次请求先尝试获取一个令牌(从 channel 取值),成功则处理请求,失败则拒绝;后台 goroutine 定期往 channel 里放令牌(恢复配额)。配合简单计数器还能做更细粒度的窗口限流(比如每秒最多 N 次)。

用 buffered Channel 实现令牌桶(Token Bucket)

这是最典型的 channel 限流方式,适合控制平均速率和应对突发流量。

  • 初始化一个容量为 maxTokens 的 channel,初始填满
  • 每次请求执行 select { case 尝试非阻塞取令牌
  • 另起 goroutine 每隔 interval 时间向 channel 放一个令牌(不超过容量)

示例代码片段:

func NewTokenBucket(maxTokens int, interval time.Duration) *TokenBucket {
    ch := make(chan struct{}, maxTokens)
    for i := 0; i < maxTokens; i++ {
        ch <- struct{}{}
    }
    tb := &TokenBucket{ch: ch}
    go func() {
        ticker := time.NewTicker(interval)
        defer ticker.Stop()
        for range ticker.C {
            select {
            case ch <- struct{}{}:
            default: // 已满,不覆盖
            }
        }
    }()
    return tb
}

func (tb *TokenBucket) Allow() bool { select { case <-tb.ch: return true default: return false } }

用原子计数器 + 时间窗口实现滑动窗口限流

如果需要严格限制“最近 1 秒内最多 100 次”,单纯 channel 不够精确,这时用 sync/atomic 配合时间戳分片更合适。

立即学习go语言免费学习笔记(深入)”;

  • 把 1 秒切分成多个 slot(如 10 个 100ms slot),每个 slot 记录该时间段请求数
  • atomic.Int64 存储当前总请求数,同时定期清理过期 slot
  • 或更简单:只维护当前窗口开始时间 + 计数器,超时就重置(适合低精度场景)

简易版(固定窗口):

type FixedWindowLimiter struct {
    mu        sync.RWMutex
    count     int64
    lastReset time.Time
    limit     int64
    window    time.Duration
}

func (l *FixedWindowLimiter) Allow() bool { l.mu.Lock() defer l.mu.Unlock()

now := time.Now()
if now.Sub(l.lastReset) >= l.window {
    l.count = 0
    l.lastReset = now
}

if l.count >= l.limit {
    return false
}
l.count++
return true

}

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组合使用:Channel 控制并发数 + 计数器控制频次

真实服务常需双重防护:既不让瞬时并发打爆 CPU(channel 控制 goroutine 数量),也不让单 IP 狂刷接口(计数器按 key 限频)。

  • 用 channel 控制全局最大并发处理数(类似 http.Server 的 MaxConns
  • 对每个 client IP 或 user ID 维护独立的计数器(可用 map + sync.Map + 定时清理)
  • 中间件中先检查 IP 频率,再尝试获取全局处理许可

注意点:

  • 避免 map 并发写,用 sync.Map 或加锁
  • 计数器要带 TTL,否则内存泄漏;可用 expirable.Map 或自己定时扫描
  • channel 方式天然支持超时:select { case

生产建议:优先用成熟库,而非手写

虽然手写能帮你深入理解,但线上建议用经过压测的库:

它们已处理好时钟漂移、高并发竞争、内存回收等细节,自研容易踩坑。

基本上就这些。channel 适合快速控并发,计数器适合按维度控频次,两者不冲突,可以叠加用。关键不是选哪种,而是清楚你要防的是什么——是雪崩?是爬虫?还是资源耗尽?想明白这点,方案自然就清晰了。

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