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上篇文章我们介绍了微服务的限流，详细分析了计数器限流和令牌桶限流算法，这篇文章来说说熔断。熔断和限流还不太一样，限流是控制请求速率，只要还能承受，那么都会处理，但熔断不是。在一条调用链上，如果发现某个服务异常，比如响应超时。那么调用者为了避免过多请求导致资源消耗过大，最终引发系统雪崩，会直接返回错误，而不是疯狂调用这个服务。本篇文章会介绍主流熔断器的工作原理，并且会借助 go-zero 源码，分析 googleBreaker 是如何通过滑动窗口来统计流量，并且最终执行熔断的。

上一篇文章介绍了主要有两种实现方式，分别是固定窗口和滑动窗口，并且分析了 go-zero 采用固定窗口方式实现的源码。这篇文章来介绍一下令牌桶算法，可以很好解决以上两个问题。

上一篇文章介绍了路由管理，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。下面分别来介绍。

const (type (// 节点root *node重点说一下children，它是一个包含两个元素的数组，元素0存正常路由键，元素1存以开头的路由键，这些是 url 中的变量，到时候需要替换成实际值。举一个例子，有这样一个路由/api/:user，那么api会存在user会存在。// 判断路由是不是以 : 开头。