Golang模拟令牌桶进行对访问的限流方式

利用channel进行模拟令牌桶对访问进行限流

func FW(max int,duration time.Duration){
//定义一个channel ，进行初始化
	contain := make(chan bool , max)
	for i := 0 ; i < max ; i ++{
		contain <- true//写入channel
	}
	go func() {//开启一个线程
		for {
			contain <- true
			time.Sleep(duration)
		}
	}()
	for <- contain {//如果上一个线程写入一个true，就会运行这个代码块
		fmt.Println("helllo world")
	}
}

补充：golang简易令牌桶算法实现

基本思路：

定义一个chan，chan大小为需要限制的qps大小，go一个协程启动tick，每1000/qps时间在tick中写入数值，启动另一个协程，读取chan中的值，如果读取到chan中有值，则向下层接口发送请求。

代码如下：

package main
import (
    "fmt"
    "time"
    "httpclient"
)
var LEN int = 10
func tickStoreCh(arrlen int, ch chan int) {
    len := 1000/arrlen
    fmt.Println(len)
    tickTime := time.NewTicker(time.Duration(len)*time.Millisecond)
    var i int
    for {
        fmt.Println(len)
        i++
        <-tickTime.C
        ch<- i
    }
}
func OrganReq(org string, qps int) {
    ch := make(chan int, qps)
    go tickStoreCh(qps, ch)
    time.Sleep(1000*time.Millisecond)
    for {
        //收客户请求，发送http请求给RE
        client := httpclient.NewHttpClient(time.Duration(1000)*time.Millisecond, time.Duration(2000)*time.Millisecond)
        header := make(map[string]string)
        header["Content-Type"] = "application/json;charset=utf-8"
        code, err := client.ResponseCode("http://127.0.0.1:19988", header, "llltest")
        value := <- ch
        fmt.Println(code, value, err, "lenchan:", len(ch))
        //time.Sleep(time.Second)
    }
}

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • Golang实现请求限流的几种办法(小结)

    在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流.那么何为限流呢?顾名思义,限流就是限制流量,就像你宽带包了1个G的流量,用完了就没了. 简单的并发控制 利用 channel 的缓冲设定,我们就可以来实现并发的限制.我们只要在执行并发的同时,往一个带有缓冲的 channel 里写入点东西(随便写啥,内容不重要).让并发的 goroutine在执行完成后把这个 channel 里的东西给读走.这样整个并发的数量就讲控制在这个 channel的缓冲区大小上. 比如我们可以用一个 bool

  • 详解Golang实现请求限流的几种办法

    简单的并发控制 利用 channel 的缓冲设定,我们就可以来实现并发的限制.我们只要在执行并发的同时,往一个带有缓冲的 channel 里写入点东西(随便写啥,内容不重要).让并发的 goroutine在执行完成后把这个 channel 里的东西给读走.这样整个并发的数量就讲控制在这个 channel的缓冲区大小上. 比如我们可以用一个 bool 类型的带缓冲 channel 作为并发限制的计数器. chLimit := make(chan bool, 1) 然后在并发执行的地方,每创建一个新

  • golang高并发限流操作 ping / telnet

    需求 当需要同时ping/telnet多个ip时,可以通过引入ping包/telnet包实现,也可以通过go调用cmd命令实现,不过后者调用效率较差,所以这里选择ping包和telnet包 还有就是高并发的问题,可以通过shell脚本或者go实现高并发,所以我选择的用go自带的协程实现,但是如果要同时处理1000+个ip,考虑到机器的性能,需要ratelimit控制开辟的go协程数量,这里主要写一下我的建议和淌过的坑 ping 参考链接: https://github.com/sparrc/go

  • golang接口IP限流,IP黑名单,IP白名单的实例

    增加中间件 可以选择普通模式和LUA脚本模式,建议选择普通模式,实际上不需要控制的那么精确. package Middlewares import ( "github.com/gin-gonic/gin" "strconv" "time" "voteapi/pkg/app/response" "voteapi/pkg/gredis" "voteapi/pkg/util" ) const

  • Golang 限流器的使用和实现示例

    限流器是服务中非常重要的一个组件,在网关设计.微服务.以及普通的后台应用中都比较常见.它可以限制访问服务的频次和速率,防止服务过载,被刷爆. 限流器的算法比较多,常见的比如令牌桶算法.漏斗算法.信号量等.本文主要介绍基于漏斗算法的一个限流器的实现.文本也提供了其他几种开源的实现方法. 基于令牌桶的限流器实现 在golang 的官方扩展包 time 中(github/go/time),提供了一个基于令牌桶算法的限流器的实现. 原理 令牌桶限流器,有两个概念: 令牌:每次都需要拿到令牌后,才可以访问

  • golang简易令牌桶算法实现代码

    基本思路:定义一个chan,chan大小为需要限制的qps大小,go一个协程启动tick,每1000/qps时间在tick中写入数值,启动另一个协程,读取chan中的值,如果读取到chan中有值,则向下层接口发送请求. 代码如下: package main import ( "fmt" "time" "httpclient" ) var LEN int = 10 func tickStoreCh(arrlen int, ch chan int)

  • Golang模拟令牌桶进行对访问的限流方式

    利用channel进行模拟令牌桶对访问进行限流 func FW(max int,duration time.Duration){ //定义一个channel ,进行初始化 contain := make(chan bool , max) for i := 0 ; i < max ; i ++{ contain <- true//写入channel } go func() {//开启一个线程 for { contain <- true time.Sleep(duration) } }()

  • golang高并发系统限流策略漏桶和令牌桶算法源码剖析

    golang高并发系统限流策略漏桶和令牌桶算法源码剖析

    目录 前言 漏桶算法 样例 源码实现 令牌桶算法 样例 源码剖析 Limit类型 Limiter结构体 Reservation结构体 Limiter消费token limiter归还Token 总结 前言 今天与大家聊一聊高并发系统中的限流技术,限流又称为流量控制,是指限制到达系统的并发请求数,当达到限制条件则可以拒绝请求,可以起到保护下游服务,防止服务过载等作用.常用的限流策略有漏桶算法.令牌桶算法.滑动窗口:下文主要与大家一起分析一下漏桶算法和令牌桶算法,滑动窗口就不在这里这介绍了.好啦,废

  • Go 基于令牌桶的限流器实现

    目录 简介 原理概述 具体实现原理 限流器如何限流 简介 如果一般流量过大,下游系统反应不过来,这个时候就需要限流了,其实和上地铁是一样的,就是减慢上游访问下游的速度. 限制访问服务的频次或者频率,防止服务过载,被刷爆等. Golang 官方扩展包 time(golang.org/x/time/rate) 中,提供了一个基于令牌桶等限流器实现. 原理概述 令牌:每次拿到令牌,才可访问 桶 ,桶的最大容量是固定的,以固定的频率向桶内增加令牌,直至加满 每个请求消耗一个令牌. 限流器初始化的时候,令

  • springboot+redis 实现分布式限流令牌桶的示例代码

    springboot+redis 实现分布式限流令牌桶的示例代码

    1.前言 网上找了很多redis分布式限流方案,要不就是太大,需要引入第三方jar,而且还无法正常运行,要不就是定时任务定时往key中放入数据,使用的时候调用,严重影响性能,所以着手自定义实现redis令牌桶. 只用到了spring-boot-starter-data-redis包,并且就几行代码. 2.环境准备 a.idea新建springboot项目,引入spring-data-redis包 b.编写令牌桶实现方法RedisLimitExcutor c.测试功能,创建全局拦截器,测试功能 3

  • 使用Redis实现令牌桶算法原理解析

    使用Redis实现令牌桶算法原理解析

    在限流算法中有一种令牌桶算法,该算法可以应对短暂的突发流量,这对于现实环境中流量不怎么均匀的情况特别有用,不会频繁的触发限流,对调用方比较友好. 例如,当前限制10qps,大多数情况下不会超过此数量,但偶尔会达到30qps,然后很快就会恢复正常,假设这种突发流量不会对系统稳定性产生影响,我们可以在一定程度上允许这种瞬时突发流量,从而为用户带来更好的可用性体验.这就是使用令牌桶算法的地方. 令牌桶算法原理 如下图所示,该算法的基本原理是:有一个容量为X的令牌桶,每Y单位时间内将Z个令牌放入该桶.如

  • 浅析Spring Cloud Gateway中的令牌桶限流算法

    浅析Spring Cloud Gateway中的令牌桶限流算法

    目录 前言 回顾限流算法 计数器/时间窗口法 漏桶法 令牌桶法 主要逻辑分析 前言 在一个分布式高并发的系统设计中,限流是一个不可忽视的功能点.如果不对系统进行有效的流量访问限制,在双十一和抢票这种流量洪峰的场景下,很容易就会把我们的系统打垮.而作为系统服务的卫兵的网关组件,作为系统服务的统一入口,更需要考虑流量的限制,直接在网关层阻断流量比在各个系统中实现更合适.Spring Cloud Gateway的实现中,就提供了限流的功能,下面主要分析下Spring Cloud Gateway中是如何

  • php 使用curl模拟ip和来源进行访问的实现方法

    对于限制了ip和来源的网站,使用正常的访问方式是无法访问的.本文将介绍一种方法,使用php的curl类实现模拟ip和来源,访问那些限制了ip和来源的网站. 1.设置页面限制ip和来源访问 server.php <?php $client_ip = getip(); $referer = getreferer(); $allow_ip = '192.168.1.100'; $allow_referer = 'http://www.jb51.net'; if($client_ip==$allow_i

  • 15行Python代码带你轻松理解令牌桶算法

    在网络中传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送,令牌桶算法就实现了这个功能, 可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送. 什么是令牌 从名字上看令牌桶,大概就是一个装有令牌的桶吧,那么什么是令牌呢? 紫薇格格拿的令箭,可以发号施令,令行禁止.在计算机的世界中,令牌也有令行禁止的意思,有令牌,则相当于得到了进行操作的授权,没有令牌,就什么都不能做. 用令牌实现限速器 我们用1块令牌来代表发送1字节数据的资格,假设我们源源不断的发放令牌给程序,程

  • 使用golang获取linux上文件的访问/创建/修改时间

    在linux上想获取文件的元信息,我们需要使用系统调用lstat或者stat. 在golang的os包里已经把stat封装成了Stat函数,使用它比使用syscall要方便不少. 这是os.Stat的原型: func Stat(name string) (FileInfo, error)     Stat returns a FileInfo describing the named file. If there is an error, it     will be of type *Path

随机推荐