[每周一更]-(第92期)：Go项目中的限流算法

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很多业务会有限流的场景，比如活动秒杀、社区搜索查询、社区留言功能；保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。

在计算机网络中，限流就是控制网络接口发送或接收请求的速率，它可防止DoS攻击和限制Web爬虫。

限流，也称流量控制。是指系统在面临高并发，或者大流量请求的情况下，限制新的请求对系统的访问，从而保证系统的稳定性。限流会导致部分用户请求处理不及时或者被拒，这就影响了用户体验。所以一般需要在系统稳定和用户体验之间平衡一下。

一、场景

Go语言的限流场景非常广泛，适用于各种需要控制访问速率的场景。以下是一些常见的限流场景：

• API服务限流： 假设你正在开发一个API服务，你可以使用限流来限制对API端点的访问速率，以防止恶意攻击或过度使用API。例如，你可以限制每个IP地址的请求速率，或者根据API密钥对用户进行限流。
• Web爬虫控制： 如果你正在开发一个网络爬虫，你可能需要限制爬取网站的速率，以避免对目标网站造成过大的负担。你可以使用限流来控制爬取速率，以免被目标网站封禁IP地址。
• 消息队列消费者： 在处理消息队列时，你可能需要控制消费者的处理速率，以防止过度消费消息。你可以使用限流来控制消费者从消息队列中拉取消息的速率，确保系统稳定运行。
• 数据库访问限流： 在高并发的情况下，数据库可能成为瓶颈。你可以使用限流来控制对数据库的并发访问，以避免数据库超载或数据库连接池耗尽。
• RPC调用限流： 如果你的应用程序依赖于其他服务的RPC调用，你可能需要限制对RPC服务的调用速率，以避免对目标服务造成过大的负荷或超出服务提供商的配额。
• 任务调度： 控制任务调度器并发执行任务的速率，以避免过度消耗系统资源或超出服务协议。
• 文件IO： 控制对文件系统的读写操作，以避免过度消耗系统资源。

二、常用算法

限流算法用于控制系统的流量，防止系统被过载。

• 令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）： 令牌桶算法是一种基于令牌桶的限流算法。在这个算法中，有一个固定容量的桶，以固定的速率往桶里添加令牌。每当有请求到来时，必须从桶中获取一个令牌，如果桶中没有足够的令牌，则拒绝该请求或等待直到有足够的令牌为止。
• 漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）： 漏桶算法是一种基于漏桶的限流算法。在这个算法中，有一个固定容量的漏桶，以固定的速率漏水。每当有请求到来时，将请求放入漏桶中，如果漏桶已满，则拒绝该请求；否则，请求在漏桶中等待一段时间后被处理。
• 计数器算法（Counter Algorithm）也叫固定窗口算法： 计数器算法是一种简单的限流算法。在这个算法中，统计一定时间窗口内的请求次数，如果请求次数超过了设定的阈值，则拒绝后续的请求。
• 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）： 滑动窗口算法是一种动态调整窗口大小的限流算法。在这个算法中，统