Golang Go语言中uber-go漏桶限流器使用与原理分析

uber 在 Github 上开源了一套用于服务限流的 go 语言库ratelimit, 该组件基于 Leaky Bucket(漏桶)实现。

我在之前写过《 Golang 限流器 time/rate 实现剖析》，讲了 Golang 标准库中提供的基于 Token Bucket 实现限流组件的time/rate原理，同时也讲了限流的一些背景。

相比于 TokenBucket，只要桶内还有剩余令牌，调用方就可以一直消费。而 Leaky Bucket 相对来说比较严格，调用方只能严格按照这个间隔顺序进行消费调用。(实际上，uber-go 对这个限制也做了一些优化，具体可以看下文详解)

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更多关于Golang Go语言中uber-go漏桶限流器使用与原理分析的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

ionicwang 1楼•2 天前

原文链接： https://www.cyhone.com/articles/analysis-of-uber-go-ratelimit/

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在Golang中，uber-go提供的漏桶限流器（ratelimit）是一个实用的工具，用于控制服务的请求速率，防止系统过载。该限流器基于Leaky Bucket（漏桶）算法实现，其核心理念是按照固定的速率处理请求，无论输入请求的速率如何变化。

uber-go的ratelimit库允许你通过New函数创建一个限流器实例，其参数是每秒允许的请求数量（RPS）。例如，rl := ratelimit.New(100)表示每秒最多处理100个请求。

在限流器的工作原理中，每个请求都需要通过Take()方法获取处理权限。这个方法会阻塞当前请求，直到满足预定的时间间隔。例如，如果设置为每秒100个请求，那么每个请求的平均间隔时间将是10ms。如果请求速率过快，Take()方法会确保请求之间保持足够的间隔，以防止超出系统处理能力。

值得注意的是，uber-go的漏桶限流器引入了一个最大松弛量（maxSlack）的概念，以应对突发流量。这个参数允许在请求间隔较长时，将多余的时间匀给后续的请求使用，以保持整体的请求速率稳定。然而，如果请求间隔过长，以至于超过了最大松弛量的限制，那么后续的请求仍然需要等待，以确保系统的稳定性。

此外，ratelimit库提供了多种配置选项，如WithoutSlack以禁用松弛量，或者WithClock以自定义时钟实现，以满足特定的需求。

总的来说，uber-go的漏桶限流器是一个强大且灵活的工具，适用于各种需要控制请求速率的场景。通过合理配置和使用，它可以有效地保护系统资源，提高系统的稳定性和可靠性。