Golang을 사용하여 요청 전류 제한을 구현하는 방법

최신 웹 애플리케이션의 사용이 증가함에 따라 많은 사용자 요청이 서버로 넘쳐나기 시작하여 몇 가지 문제가 발생합니다. 한편으로는 서버 성능이 제한되어 있으며 모든 요청이 처리될 수 있다는 보장이 없습니다. 동시에 많은 양의 요청이 도착하면 서비스가 불안정해질 수 있습니다. 현재 요청 속도를 제한하는 것은 불가피한 선택이 되었습니다. 다음에서는 Golang을 사용하여 요청 전류 제한을 구현하는 방법을 소개합니다.

전류 제한이란 무엇인가요?

전류 제한은 특정 기간 내에 애플리케이션, 시스템 또는 서비스가 견딜 수 있는 최대 요청 수 또는 데이터 트래픽을 제한하는 것을 의미합니다. 전류 제한은 네트워크 공격을 완화하고 대역폭 남용 및 리소스 남용을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 우리는 이 제한을 "흐름 제어"라고 부르는데, 이는 다양한 유형과 소스의 요청에 우선 순위를 부여하고 다양한 비율로 다양한 유형과 소스의 요청을 처리할 수 있습니다.

요청 전류 제한 구현

시간 창 기반 창 전류 제한 알고리즘

가장 간단하고 직접적인 알고리즘은 시간 창 기반 전류 제한 알고리즘입니다. 가장 최근 기간에 전송된 총 요청 수가 임계값을 초과하는지 확인합니다. 최적의 성능과 최소한의 잘못된 경보율을 달성하기 위해 애플리케이션의 특성에 따라 기간의 길이를 조정할 수 있습니다.

API에 대한 초당 최대 액세스 수를 제한해야 한다고 가정해 보겠습니다. Golang의 시간 패키지를 사용하여 트래픽을 계산하고 버퍼 채널을 사용하여 요청 대기열을 구현할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

type ApiLimiter struct {
    rate       float64 // 时间窗口内最大请求数
    capacity   int // 请求队列最大长度，即最多能有多少请求同时被处理
    requestNum int // 时间窗口内已处理请求总数
    queue      chan int // 缓冲通道，用于实现请求队列
}

func NewApiLimiter(rate float64, capacity int) *ApiLimiter {
    return &ApiLimiter{
        rate:       rate,
        capacity:   capacity,
        requestNum: 0,
        queue:      make(chan int, capacity),
    }
}
func (al *ApiLimiter) Request() bool {
    now := time.Now().UnixNano()
    maxRequestNum := int(float64(now)/float64(time.Second)*al.rate) + 1 // 统计最近一秒内应该处理的请求数量
    if maxRequestNum <= al.requestNum { // 超过最大请求数，返回false
        return false
    }
    al.queue <- 1 // 将请求压入队列
    al.requestNum += 1
    return true
}

이 예에서는 Golang에서 chan을 사용하여 요청 대기열을 구현하고 시간 패키지를 사용하여 시간 창 내의 요청 수를 계산합니다. 각 요청이 서버에 도달한 후 요청을 대기열에 넣고 요청량도 최대 요청 수와 비교됩니다. 최대 요청 수를 초과하면 false가 반환됩니다.

Leaky Bucket Algorithm

Leaky Bucket Algorithm은 또 다른 유명한 전류 제한 알고리즘입니다. 언제든지 Leaky Bucket은 특정 수의 요청을 유지합니다. 새 요청이 도착하면 먼저 Leaky 버킷에 남아 있는 요청 수가 최대 요청 수에 도달했는지 확인하고, 그렇지 않으면 새 요청을 버킷에 넣고 버킷의 요청 수를 줄입니다. 하나씩.

누수 버킷 알고리즘은 Golang의 코루틴과 타이머의 도움으로 구현할 수 있습니다. 타이머를 사용하여 누출 버킷이 시간이 지남에 따라 요청이 천천히 흘러 나가는 것을 나타낼 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

type LeakyBucket struct {
    rate       float64 // 漏桶每秒处理的请求量（R）
    capacity   int     // 漏桶的大小（B）
    water      int     // 漏桶中当前的水量（当前等待处理的请求个数）
    lastLeaky  int64   // 上一次请求漏出的时间，纳秒
    leakyTimer *time.Timer // 漏桶接下来漏水需要等待的时间
    reject     chan int // 被拒绝的请求通道
}

func NewLeakyBucket(rate float64, capacity int) *LeakyBucket {
    bucket := &LeakyBucket{
        rate:     rate,
        capacity: capacity,
        water:    0,
        reject:   make(chan int, 1000),
    }
    bucket.leakyTimer = time.NewTimer(time.Second / time.Duration(rate))
    return bucket
}

func (lb *LeakyBucket) Request() chan int {
    select {
    case <-lb.leakyTimer.C:
        if lb.water > 0 {
            lb.water -= 1
            lb.leakyTimer.Reset(time.Second / time.Duration(lb.rate))
               return nil // 请求被允许
        }
        lb.leakyTimer.Reset(time.Second / time.Duration(lb.rate))
        return lb.reject // 请求被拒绝
    default:
        if lb.water >= lb.capacity {
            return lb.reject // 请求被拒绝
        } else {
            lb.water += 1 // 请求被允许
            return nil
        }
    }
}

이 예에서는 Golang의 타이머를 사용하여 누출 버킷의 유출 속도를 구현하고 chan을 사용하여 요청 버퍼링을 구현합니다. 먼저 새는 버킷에 남은 요청(물) 수를 정기적으로 확인하기 위해 타이머를 만들었습니다. 요청이 통과되기 전에 먼저 처리할 수 있는 최대 용량에 도달했는지 확인하고, 도달하면 거부를 반환합니다. 그렇지 않다면 물이 새는 양동이에 넣고 물의 양에 1을 더해 주세요.

추가 생각

이 기사에서는 창 기반 전류 제한 알고리즘과 누출 버킷 알고리즘이라는 두 가지 일반적인 요청 전류 제한 알고리즘을 소개합니다. 그러나 요청 중요도에 따른 흐름 제어나 대기열 데이터 구조와의 결합 등 이러한 알고리즘에는 다른 변형이 많이 있습니다. Golang 자체는 뛰어난 동시성 및 코루틴 모델을 보여주므로 요청 조절을 구현하는 데 가장 적합한 도구 중 하나입니다.

미래에는 인공 지능, 빅 데이터 및 기타 기술이 심층적으로 개발됨에 따라 애플리케이션 작동을 지원하기 위해 더 나은 전류 제한 알고리즘이 필요할 것입니다. 그러니 더 이상 생각하기 전에 끊임없이 변화하고 진화하는 이 분야를 함께 탐구하고 연구해 봅시다.

위 내용은 Golang을 사용하여 요청 전류 제한을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!