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    Go中是如何实现用户的每日限额

    藏色散人藏色散人2022-01-10 15:55:17转载151
    本文由golang教程栏目给大家介绍Go 中怎么实现用户的每日限额,希望对需要的朋友有所帮助!

    Go 中实现用户的每日限额(比如一天只能领三次福利)

    如果你写一个 bug 管理系统,用了这个 PeriodLimit 你就可以限制每个测试人员每天只能给你提一个 bug。工作是不是就轻松很多了?:P

    如今微服务架构大行其道本质原因是因为要降低系统的整体复杂度,将系统风险均摊到子系统从而最大化保证系统的稳定性,通过领域划分拆成不同的子系统后各个子系统能独立的开发、测试、发布,研发节奏和效率能明显提高。

    但同时也带来了问题,比如:调用链路过长,部署架构复杂度提升,各种中间件需要支持分布式场景。为了确保微服务的正常运行,服务治理就不可或缺了,通常包括:限流,降级,熔断。

    其中限流指的是针对接口调用频率进行限制,以免超出承载上限拖垮系统。比如:

    常用的限流算法有:

    本文主要讲解固定时间窗口限流算法。

    工作原理

    从某个时间点开始每次请求过来请求数+1,同时判断当前时间窗口内请求数是否超过限制,超过限制则拒绝该请求,然后下个时间窗口开始时计数器清零等待请求。

    bb5164ddc0cb1362352942730318120.png

    优缺点

    优点

    实现简单高效,特别适合用来限制比如一个用户一天只能发10篇文章、只能发送5次短信验证码、只能尝试登录5次等场景,实际业务中此类场景非常多见。

    缺点

    固定时间窗口限流的缺点在于无法处理临界区请求突发场景。

    假设每 1s 限流 100 次请求,用户在中间 500ms 时开始 1s 内发起 200 次请求,此时 200 次请求是可以全部通过的。这就和我们预期 1s 限流 100 次不合了,根源在于限流的细粒度太粗。

    b273393f92b4f957a3d77d4c04dcb93.png

    go-zero 代码实现

    core/limit/periodlimit.go

    go-zero 中使用 redis 过期时间来模拟固定时间窗口。

    redis lua 脚本:

    -- KYES[1]:限流器key-- ARGV[1]:qos,单位时间内最多请求次数-- ARGV[2]:单位限流窗口时间-- 请求最大次数,等于p.quotalocal limit = tonumber(ARGV[1])-- 窗口即一个单位限流周期,这里用过期模拟窗口效果,等于p.permitlocal window = tonumber(ARGV[2])-- 请求次数+1,获取请求总数local current = redis.call("INCRBY",KYES[1],1)-- 如果是第一次请求,则设置过期时间并返回 成功if current == 1 then
      redis.call("expire",KYES[1],window)
      return 1-- 如果当前请求数量小于limit则返回 成功elseif current < limit then
      return 1-- 如果当前请求数量==limit则返回 最后一次请求elseif current == limit then
      return 2-- 请求数量>limit则返回 失败else
      return 0end

    固定时间窗口限流器定义

    type (
      // PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit.
      // go中常见的option参数模式
      // 如果参数非常多,推荐使用此模式来设置参数
      PeriodOption func(l *PeriodLimit)
    
      // A PeriodLimit is used to limit requests during a period of time.
      // 固定时间窗口限流器
      PeriodLimit struct {
        // 窗口大小,单位s
        period     int
        // 请求上限
        quota      int
        // 存储
        limitStore *redis.Redis
        // key前缀
        keyPrefix  string
        // 线性限流,开启此选项后可以实现周期性的限流
        // 比如quota=5时,quota实际值可能会是5.4.3.2.1呈现出周期性变化
        align      bool
      }
    )

    注意一下 align 参数,align=true 时请求上限将会呈现周期性的变化。
    比如quota=5时实际quota可能是5.4.3.2.1呈现出周期性变化

    限流逻辑

    其实限流逻辑在上面的 lua 脚本实现了,需要注意的是返回值

    // Take requests a permit, it returns the permit state.
    // 执行限流
    // 注意一下返回值:
    // 0:表示错误,比如可能是redis故障、过载
    // 1:允许
    // 2:允许但是当前窗口内已到达上限
    // 3:拒绝
    func (h *PeriodLimit) Take(key string) (int, error) {
      // 执行lua脚本
      resp, err := h.limitStore.Eval(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:
        return OverQuota, nil
      case internalAllowed:
        return Allowed, nil
      case internalHitQuota:
        return HitQuota, nil
      default:
        return Unknown, ErrUnknownCode
      }
    }

    这个固定窗口限流可能用来限制比如一个用户一天只能发送5次验证码短信,此时我们就需要跟中国时区对应(GMT+8),并且其实限流时间应该从零点开始,此时我们需要额外对齐(设置 align 为 true)。

    // 计算过期时间也就是窗口时间大小
    // 如果align==true
    // 线性限流,开启此选项后可以实现周期性的限流
    // 比如quota=5时,quota实际值可能会是5.4.3.2.1呈现出周期性变化
    func (h *PeriodLimit) calcExpireSeconds() int {
      if h.align {
        now := time.Now()
        _, offset := now.Zone()
        unix := now.Unix() + int64(offset)
        return h.period - int(unix%int64(h.period))
      }
    
      return h.period
    }

    项目地址

    github.com/zeromicro/go-zero

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    以上就是Go中是如何实现用户的每日限额的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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