详解go-zero如何实现计数器限流
作者：AlwaysBeta
上一篇文章 go-zero 是如何做路由管理的？ 介绍了路由管理，这篇文章来说说限流，主要介绍计数器限流算法，具体的代码实现，我们还是来分析微服务框架 go-zero 的源码。
在微服务架构中，一个服务可能需要频繁地与其他服务交互，而过多的请求可能导致性能下降或系统崩溃。为了确保系统的稳定性和高可用性，限流算法应运而生。
限流算法允许在给定时间段内，对服务的请求流量进行控制和调整，以防止资源耗尽和服务过载。
计数器限流算法主要有两种实现方式，分别是：
- 固定窗口计数器
- 滑动窗口计数器
下面分别来介绍。
固定窗口计数器
算法概念如下：
- 将时间划分为多个窗口；
- 在每个窗口内每有一次请求就将计数器加一；
- 如果计数器超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃当时间到达下一个窗口时，计数器重置。
固定窗口计数器是最为简单的算法，但这个算法有时会让通过请求量允许为限制的两倍。
考虑如下情况：限制 1 秒内最多通过 5 个请求，在第一个窗口的最后半秒内通过了 5 个请求，第二个窗口的前半秒内又通过了 5 个请求。这样看来就是在 1 秒内通过了 10 个请求。
滑动窗口计数器
算法概念如下：
- 将时间划分为多个区间；
- 在每个区间内每有一次请求就将计数器加一维持一个时间窗口，占据多个区间；
- 每经过一个区间的时间，则抛弃最老的一个区间，并纳入最新的一个区间；
- 如果当前窗口内区间的请求计数总和超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃。
滑动窗口计数器是通过将窗口再细分，并且按照时间滑动，这种算法避免了固定窗口计数器带来的双倍突发请求，但时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。
go-zero 实现
go-zero 实现的是固定窗口的方式，计算一段时间内对同一个资源的访问次数，如果超过指定的 limit，则拒绝访问。当然如果在一段时间内访问不同的资源，每一个资源访问量都不超过 limit，此种情况是不会拒绝的。
而在一个分布式系统中，存在多个微服务提供服务。所以当瞬间的流量同时访问同一个资源，如何让计数器在分布式系统中正常计数？
这里要解决的一个主要问题就是计算的原子性，保证多个计算都能得到正确结果。
通过以下两个方面来解决：
- 使用 redis 的
incrby做资源访问计数 - 采用 lua script 做整个窗口计算，保证计算的原子性
接下来先看一下 lua script 的源码：
// core/limit/periodlimit.go
const periodScript = `local limit = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call("INCRBY", KEYS[1], 1)
if current == 1 then
redis.call("expire", KEYS[1], window)
end
if current < limit then
return 1
elseif current == limit then
return 2
else
return 0
end`主要就是使用 INCRBY 命令来实现，第一次请求需要给 key 加上一个过期时间，到达过期时间之后，key 过期被清楚，重新计数。
限流器初始化：
type (
// PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit.
PeriodOption func(l *PeriodLimit)
// A PeriodLimit is used to limit requests during a period of time.
PeriodLimit struct {
period int // 窗口大小，单位 s
quota int // 请求上限
limitStore *redis.Redis
keyPrefix string // key 前缀
align bool
}
)
// NewPeriodLimit returns a PeriodLimit with given parameters.
func NewPeriodLimit(period, quota int, limitStore *redis.Redis, keyPrefix string,
opts ...PeriodOption) *PeriodLimit {
limiter := &PeriodLimit{
period: period,
quota: quota,
limitStore: limitStore,
keyPrefix: keyPrefix,
}
for _, opt := range opts {
opt(limiter)
}
return limiter
}调用限流：
// key 就是需要被限制的资源标识
func (h *PeriodLimit) Take(key string) (int, error) {
return h.TakeCtx(context.Background(), key)
}
// TakeCtx requests a permit with context, it returns the permit state.
func (h *PeriodLimit) TakeCtx(ctx context.Context, key string) (int, error) {
resp, err := h.limitStore.EvalCtx(ctx, 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: // 超过上限
return OverQuota, nil
case internalAllowed: // 未超过，允许访问
return Allowed, nil
case internalHitQuota: // 正好达到限流上限
return HitQuota, nil
default:
return Unknown, ErrUnknownCode
}
}到此这篇关于详解go-zero如何实现计数器限流的文章就介绍到这了,更多相关go-zero计数器限流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！