golang 框架提供了多种技术来实现高并发下的流量控制:bucket limited:使用固定数量的桶控制请求流量,桶满时阻塞后续请求。漏斗算法:允许请求以指定的平均速率通过,更精细的流量控制技术。实践案例中,通过令牌桶限制器可以实现 api 接口的流量控制,防止系统过载,提高性能。

简介
在高并发场景下,控制请求流量对于防止系统过载、提高性能至关重要。Golang 框架提供了强大的工具来实现流量控制,本文将介绍如何使用这些工具。
Bucket Limited
立即学习“go语言免费学习笔记(深入)”;
bucket limited 是一种简单的流量控制技术,它将请求分发到固定数量的桶中。当桶已满时,后续请求会被暂时阻塞。可以使用 golang.org/x/time/rate 标准库来实现 bucket limited:
本文档主要讲述的是android rtsp流媒体播放介绍;实时流协议(RTSP)是应用级协议,控制实时数据的发送。RTSP提供了一个可扩展框架,使实时数据,如音频与视频,的受控、点播成为可能。数据源包括现场数据与存储在剪辑中数据。该协议目的在于控制多个数据发送连接,为选择发送通道,如UDP、组播UDP与TCP,提供途径,并为选择基于RTP上发送机制提供方法。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看
0
import (
"context"
"golang.org/x/time/rate"
"time"
)
// 创建限流器
rateLimit := rate.NewLimiter(10, 2)
// 限流处理函数
func handle(ctx context.Context, r *http.Request) {
if err := rateLimit.Wait(ctx); err != nil {
http.Error(w, "流量超载", http.StatusTooManyRequests)
return
}
// 处理请求
}漏斗算法
漏斗算法是一种更精细的流量控制技术,它允许请求以指定的平均速率通过。可以使用 github.com/uber-go/ratelimit 第三方库来实现漏斗算法:
import (
"github.com/uber-go/ratelimit"
"time"
)
// 创建漏斗限流器
rl := ratelimit.New(10, time.Second)
// 限流处理函数
func handle(r *http.Request) {
ctx := context.Background()
resp, ok := rl.Take(ctx, 1)
if !ok {
http.Error(w, "流量超载", http.StatusTooManyRequests)
return
}
// 处理请求
}实践案例:基于令牌桶的 API 节流
考虑如下 API 接口:
func getAPI(ctx context.Context, req *http.Request) (res *APIResponse, err error) {
// 直接获取数据,没有流量控制
}为了对该接口实现令牌桶流量控制,可以:
// 令牌桶限流器
var apiLimiter = rate.NewLimiter(10, 2)
func getAPI(ctx context.Context, req *http.Request) (res *APIResponse, err error) {
if err := apiLimiter.Wait(ctx); err != nil {
http.Error(w, "流量超载", http.StatusTooManyRequests)
return
}
// 获取数据(限流后)
return getAPI(ctx, req)
}以上就是如何在golang框架中实现高并发下的流量控制的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号