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So implementieren Sie die Strombegrenzung in Golang

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2023-04-13 09:11:211219Durchsuche

Strombegrenzung ist eine gängige Strategie, um eine Überlastung des Systems zu verhindern. Durch die Begrenzung der Anforderungsrate des Systems kann die Verfügbarkeit des Systems gewährleistet und Datenverluste durch Systemabstürze verhindert werden. In tatsächlichen technischen Anwendungen ist häufig eine Strombegrenzung erforderlich, um die Systemstabilität sicherzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Golang die Strombegrenzungsfunktion implementieren.

1. Strombegrenzungsalgorithmus

Der Strombegrenzungsalgorithmus bezieht sich auf einen Algorithmus, der den Verkehr auf irgendeine Weise steuert. Die Verwendung eines strombegrenzenden Algorithmus in einem Programm bedeutet im Allgemeinen, die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Programms zu steuern. Zu den gängigen Strombegrenzungsalgorithmen gehören der Leaky-Bucket-Algorithmus und der Token-Bucket-Algorithmus.

Leaky-Bucket-Algorithmus: Der Leaky-Bucket-Algorithmus ist ein Leaky-Bucket mit einem festen Fassungsvermögen, in das Wasser in einer bestimmten Menge eingefüllt wird. Das heißt, wenn das Wasser schneller einfließt als das Wasser abfließt, füllt sich der Eimer und das nachfolgende Wasser wird verworfen.

Token-Bucket-Algorithmus: Der Token-Bucket-Algorithmus ist ein Token-Bucket mit fester Kapazität. Jede Anfrage muss einen Token verbrauchen, bevor sie verarbeitet werden kann. Das heißt, wenn nicht genügend Token vorhanden sind, wird die Anfrage verworfen.

2. Golang implementiert die Strombegrenzung

Um die Strombegrenzungsfunktion in Golang zu implementieren, müssen Sie den Strombegrenzungsalgorithmus auf gleichzeitige Programme anwenden. Golang bietet ein integriertes Synchronisierungspaket, mit dem die Strombegrenzungsfunktion implementiert werden kann.

Der Code ist wie folgt implementiert:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

type Limiter struct {
    sync.Mutex
    limit  int
    count  int
    expire time.Time
}

func NewLimiter(limit int, expire time.Duration) *Limiter {
    return &Limiter{
        limit:  limit,
        count:  0,
        expire: time.Now().Add(expire),
    }
}

func (limit *Limiter) Allow() bool {
    limit.Lock()
    defer limit.Unlock()

    if limit.count < limit.limit {
        limit.count++
        return true
    }

    if time.Now().After(limit.expire) {
        limit.count = 1
        limit.expire = time.Now().Add(time.Second)
        return true
    }

    return false
}

func main() {
    limit := NewLimiter(10, time.Second)
    for i := 0; i < 30; i++ {
        if limit.Allow() {
            fmt.Println(i, "allow")
        } else {
            fmt.Println(i, "deny")
        }
        time.Sleep(100 * time.Millisecond)
    }
}

Im obigen Code definieren wir eine Limiter-Struktur, die drei Felder enthält: Limit, Count und Expire. Limit stellt die Anzahl der pro Sekunde zulässigen Anforderungen dar, count stellt die Anzahl der aktuell verarbeiteten Anforderungen dar und Expire stellt die Ablaufzeit dar.

Erstellen Sie über die NewLimiter-Funktion ein Limiter-Objekt und übergeben Sie das Anforderungsmengenlimit und die Ablaufzeit. Die Methode „Zulassen“ wird verwendet, um zu überprüfen, ob die Anforderung derzeit basierend auf der aktuellen Zeit sowie den Limit- und Ablaufbeschränkungen verarbeitet werden darf, und um die Felder „Anzahl“ und „Ablauf“ zu aktualisieren.

In der Hauptfunktion verwenden wir eine Schleife, um zu testen, ob Limiter die Anzahl der pro Sekunde verarbeiteten Anforderungen begrenzen kann, und verwenden die Funktion time.Sleep, um eine Pause von 100 Millisekunden einzulegen.

3. Zusammenfassung

Die Strombegrenzungsfunktion ist eine sehr häufige Anforderung in der Programmentwicklung. Durch die Begrenzung der Anfragerate können Sie die Sicherheit und Stabilität Ihres Programms schützen. In diesem Artikel wird erläutert, wie die Strombegrenzungsfunktion in Golang implementiert wird. Mithilfe des Synchronisierungspakets und des Limiter-Objekts können wir die Flusskontrolle für Programme mit hoher Parallelität problemlos implementieren.

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