【Go 中实现用户的每日限额(比如一天只能领三次福利)】智慧并不产生于学历,而是来自对于知识的终生不懈的追求。这篇文章主要讲述Go 中实现用户的每日限额(比如一天只能领三次福利)相关的知识,希望能为你提供帮助。
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:
- 电商秒杀场景
- API 针对不同商户限流
- 固定时间窗口限流
- 滑动时间窗口限流
- 漏桶限流
- 令牌桶限流
- 每个手机号每天只能发5条验证码短信
- 每个用户每小时只能连续尝试3次密码
- 每个会员每天只能领3次福利
文章图片
优缺点实现简单高效,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。
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。
文章图片
go-zero 代码实现go-zero 中使用 redis 过期时间来模拟固定时间窗口。
-- 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.quota
local 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.permit
local 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 0
end
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
periodint
// 请求上限
quotaint
// 存储
limitStore *redis.Redis
// key前缀
keyPrefixstring
// 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
alignbool)
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
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
- 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,如果是跑批业务的话此时可以休眠 sleep 一下等待下个窗口(作者考虑的非常细致)
- 3:拒绝
// 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, []stringh.keyPrefix + key, []string
strconv.Itoa(h.quota),
strconv.Itoa(h.calcExpireSeconds()),
)if err != nil
return Unknown, errcode, ok := resp.(int64)
if !ok
return Unknown, ErrUnknownCodeswitch 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https://github.com/zeromicro/go-zero
欢迎使用
go-zero
并 star 支持我们!微信交流群关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。
推荐阅读
- Flutter(GridPaper 示例#yyds干货盘点#)
- String 既然能做性能调优,我直呼内行
- JVM升级篇九(GC篇)
- JAVA SE——包继承多态抽象类接口 ( 巨细!总结 )
- 谷粒商城学习日记(18)——Vue语法入门
- 4万字50余图3个实战示例一网打尽Transformer
- 谷粒商城学习日记(21)——Vue生命周期
- 带你认识FusionInsight Flink(既能批处理,又能流处理)
- 谷粒商城学习日记(20)——Vue语法入门