如何实现限制用户 1 分钟内最多请求 1000 次？

在高并发场景下，如何保护你的服务不被海量请求压垮？限流器是你的不二之选。本文将带你使用 Go 语言，实现一个高效的限流器，限制每分钟内用户的最大请求次数。

限流算法的选择

常见的限流算法有很多，例如：

• 计数器算法: 设定一个时间窗口，在窗口内对请求进行计数，超过阈值则拒绝请求。
• 漏桶算法: 将请求想象成水滴，漏桶以固定速率漏水，溢出则拒绝请求。
• 令牌桶算法: 以固定速率生成令牌放入桶中，请求需要获取令牌才能通过，桶满则丢弃令牌。

本文将采用计数器算法，因为它实现简单且性能较高，非常适合限制固定时间窗口内的请求次数。

Go 代码实现

package main

import (
 "fmt"
 "sync"
 "time"
)

// Limiter 定义限流器结构体
type Limiter struct {
 rate  int           // 每分钟请求限制
 unit  time.Duration // 时间单位
 mutex sync.Mutex     // 并发控制锁
 count int           // 当前时间窗口内的请求计数
 reset time.Time     // 时间窗口重置时间
}

// NewLimiter 创建一个新的限流器
func NewLimiter(rate int, unit time.Duration) *Limiter {
 return &Limiter{
  rate:  rate,
  unit:  unit,
  mutex: sync.Mutex{},
  count: 0,
  reset: time.Now(),
 }
}

// Allow 判断是否允许请求通过
func (l *Limiter) Allow() bool {
 l.mutex.Lock()
 defer l.mutex.Unlock()

 // 检查是否需要重置时间窗口
 if time.Since(l.reset) >= l.unit {
  l.count = 0
  l.reset = time.Now()
 }

 // 判断请求是否超过限制
 if l.count >= l.rate {
  return false
 }

 // 请求计数加一
 l.count++
 return true
}

func main() {
 // 创建一个每分钟限制1000次请求的限流器
 limiter := NewLimiter(1000, time.Minute)

 // 模拟用户请求
 for i := 0; i < 1500; i++ {
  if limiter.Allow() {
   fmt.Println("请求", i+1, "通过")
  } else {
   fmt.Println("请求", i+1, "被限流")
  }
  time.Sleep(time.Millisecond * 10) // 模拟请求间隔
 }
}

代码解析

1. Limiter 结构体: 存储限流器相关信息，包括每分钟请求限制、时间单位、并发控制锁、当前请求计数和时间窗口重置时间。
2. NewLimiter 函数: 创建一个新的限流器实例，并初始化相关参数。
3. Allow 函数: 判断是否允许请求通过。首先获取锁，确保并发安全。然后检查是否需要重置时间窗口，如果需要则重置计数和时间。接着判断请求是否超过限制，超过则返回 false，否则计数加一并返回 true。
4. main 函数: 创建一个限流器实例，并模拟用户请求。

总结

本文介绍了使用 Go 语言实现一个简单的限流器的过程，并详细解释了代码逻辑。你可以根据实际需求，调整限流参数或选择更复杂的限流算法。合理使用限流器，可以有效保护你的服务免受流量冲击，提高服务的稳定性和可靠性。

其它两种算法的具体实现可以在公众号内回复 ”限流算法“ 进行查看。

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