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ratelimit Build Status Documentation Go Report Card Coverage Status

基于令牌桶算法和漏桶算法来实现的限速限流,Golang实现。

Stargazers over time

Stargazers over time

算法介绍

漏桶算法

漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

leaky-bucket

漏桶算法示意图

漏桶算法可以很好地限制容量池的大小,从而防止流量暴增。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。

token-bucket

令牌桶算法示意图

令牌桶算法通过发放令牌,根据令牌的rate频率做请求频率限制,容量限制等。

示例

package main

import (
	"log"
	"time"

	"github.com/yangwenmai/ratelimit/leakybucket"
	"github.com/yangwenmai/ratelimit/simpleratelimit"
)

func main() {
    // rate limit: simple
	rl := simpleratelimit.New(10, time.Second)

	for i := 0; i < 100; i++ {
		log.Printf("limit result: %v\n", rl.Limit())
	}
	log.Printf("limit result: %v\n", rl.Limit())

    // rate limit: leaky-bucket
	lb := leakybucket.New()
	b, err := lb.Create("leaky_bucket", 10, time.Second)
	if err != nil {
		log.Println(err)
	}
	log.Printf("bucket capacity:%v", b.Capacity())

    // rate limit: token-bucket
}

参考资料

  1. 限流:漏桶算法和令牌桶算法
  2. 维基百科:Token_bucket
  3. 维基百科:Leaky_bucket
  4. 接口限流实践
  5. 流量调整和限流技术