Rate Limiter 业务限流处理

2025/06/11 共 4584 字 12 分钟阅读
GOLANG • PROGRAMMING 限流

AI 摘要: 限流是为了保护系统，确保核心业务的可用性和稳定性。限流机制包括本地限流和分布式限流，其中基于Redis的分布式限流可以通过计数器、滑动窗口和令牌桶进行实现。最佳实践包括选择合适算法和存储、保持原子性、配置性、监控告警、灰度发布、与熔断降级结合、客户端适配和压测验证。

1. 限流\流控的本质

限流的本质是为了保护系统，防止过载或者针对恶意流量进行拦截，确保核心业务的可用性和稳定性。

2. 限流机制类型

2.1. 本地限流 (Local Rate Limiting)

单节点限流是指在单个服务实例内部进行的限流，不涉及跨服务实例的协调。它通常用于保护单个服务实例的及其或下游依赖资源。

2.2. 分布式限流

分布式限流是指在多个服务实例之间共享限流状态，以实现全局的限流。

基于 Redis 的分布式限流

设计：利用 Redis 的原子操作（如 INCR、SETNX、EXPIRE）来实现计数器、令牌桶或滑动窗口

原理: 利用 Redis 的原子操作（如 INCR、SETNX、EXPIRE）来实现计数器、令牌桶或滑动窗口。
优点: Redis 性能高，支持集群，易于部署和维护。
实现方式:
- 计数器: 使用 INCR 命令对某个 key 进行计数，并设置 EXPIRE。
- 滑动窗口: 使用 Redis 的 ZSET（有序集合）存储请求的时间戳，通过 ZRANGEBYSCORE 和 ZREM 来维护窗口内的请求。
- 令牌桶: 模拟令牌桶的逻辑，每次请求尝试从 Redis 中获取令牌（例如，一个 key 代表当前令牌数，通过 DECR 操作）。

基于 Redis 的分布式限流代码实现

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package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"time"

	"github.com/go-redis/redis/v8"
)

// RedisLimiter implements a simple distributed fixed window counter limiter
type RedisLimiter struct {
	client *redis.Client
	key    string
	limit  int64
	window time.Duration
}

func NewRedisLimiter(client *redis.Client, key string, limit int64, window time.Duration) *RedisLimiter {
	return &RedisLimiter{
		client: client,
		key:    key,
		limit:  limit,
		window: window,
	}
}

func (rl *RedisLimiter) Allow(ctx context.Context) (bool, error) {
	// 使用Lua脚本保证原子性
	script := `
		local key = KEYS[1]
		local limit = tonumber(ARGV[1])
		local window = tonumber(ARGV[2])

		local current = redis.call('INCR', key)
		if current == 1 then
			redis.call('EXPIRE', key, window)
		end

		if current > limit then
			return 0
		else
			return 1
		end
	`
	res, err := rl.client.Eval(ctx, script, []string{rl.key}, rl.limit, int64(rl.window.Seconds())).Result()
	if err != nil {
		return false, fmt.Errorf("redis eval error: %w", err)
	}
	return res.(int64) == 1, nil
}

func main() {
	ctx := context.Background()
	rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr: "localhost:6379", // 替换为你的Redis地址
		DB:   0,
	})

	_, err := rdb.Ping(ctx).Result()
	if err != nil {
		log.Fatalf("Could not connect to Redis: %v", err)
	}
	fmt.Println("Connected to Redis!")

	limiter := NewRedisLimiter(rdb, "my_service_limit", 5, 10*time.Second) // 10秒内允许5个请求

	for i := 0; i < 10; i++ {
		allowed, err := limiter.Allow(ctx)
		if err != nil {
			fmt.Printf("Error checking limit for request %d: %v\n", i, err)
			continue
		}
		if allowed {
			fmt.Printf("Request %d allowed\n", i)
		} else {
			fmt.Printf("Request %d denied\n", i)
		}
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
	}

	// 等待窗口过期
	fmt.Println("Waiting for window to expire...")
	time.Sleep(10 * time.Second)

	fmt.Println("\n--- After window expiration ---")
	for i := 10; i < 15; i++ {
		allowed, err := limiter.Allow(ctx)
		if err != nil {
			fmt.Printf("Error checking limit for request %d: %v\n", i, err)
			continue
		}
		if allowed {
			fmt.Printf("Request %d allowed\n", i)
		} else {
			fmt.Printf("Request %d denied\n", i)
		}
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
	}
}

基于消息队列的分布式限流 (流量削峰)

典型场景，用户秒杀下单，将下单数据（用户、商品、数量等关键数据）推送到 MQ，再异步消费 MQ 数据处理复杂的下单业务

原理: 将请求放入消息队列，后端消费者以恒定速率从队列中取出并处理。
优点: 流量削峰填谷，保护后端系统。
缺点: 引入异步处理，增加系统复杂性，对实时性要求高的场景不适用。
Go 实现: 使用 Kafka、RabbitMQ、NATS 等消息队列客户端。

基于 ZooKeeper/Etcd 的分布式限流

实际还是基于分布式选举获取一个锁，基于锁的数量判断师傅超额，还是有些复杂了

原理: 利用 ZooKeeper/Etcd 的分布式锁或顺序节点特性来实现。例如，每个请求尝试获取一个分布式锁，或者在某个路径下创建临时顺序节点，通过节点数量来判断是否超限。
优点: 强一致性，适用于对一致性要求较高的场景。
缺点: 性能相对 Redis 低，延迟较高，不适合高并发场景。
Go 实现: 使用 go.etcd.io/etcd/client/v3 或 github.com/go-zookeeper/zk。

本地+分布式两者结合

针对非常大流量网站，之前的业务中有做过本地+分布式限流的结合

节点本地限流拦截一道
再走分布式限流拦截一道

3. 限流策略实现

3.1. 令牌桶 (Token Bucket)

令牌入桶，桶口令牌消耗随请求流量可大可小，消耗光了则阻塞等待新的入桶令牌

原理: 桶中以恒定速率放入令牌，请求需要消耗桶令牌才能被处理，如果桶中没有令牌，请求将被拒绝或排队
优点：桶支持囤积一定令牌，所以允许一定程度的突发流量，平滑请求速率
Go 实现:
- 使用time.Ticker或time.After定时生成令牌。
- 使用 sync.Mutex 或 chan 保护令牌桶的并发访问。

令牌桶代码示例

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package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"time"
)

type TokenBucket struct {
	capacity    int64         // 桶的容量
	rate        int64         // 每秒生成的令牌数
	tokens      int64         // 当前桶中的令牌数
	lastRefill  time.Time     // 上次补充令牌的时间
	mu          sync.Mutex
}

func NewTokenBucket(capacity, rate int64) *TokenBucket {
	return &TokenBucket{
		capacity:   capacity,
		rate:       rate,
		tokens:     capacity, // 初始时桶是满的
		lastRefill: time.Now(),
	}
}

func (tb *TokenBucket) Allow() bool {
	tb.mu.Lock()
	defer tb.mu.Unlock()

	now := time.Now()
	// 计算需要补充的令牌数
	tokensToAdd := (now.UnixNano() - tb.lastRefill.UnixNano()) * tb.rate / int64(time.Second)
	tb.tokens = min(tb.capacity, tb.tokens+tokensToAdd)
	tb.lastRefill = now

	if tb.tokens >= 1 {
		tb.tokens--
		return true
	}
	return false
}

func min(a, b int64) int64 {
	if a < b {
		return a
	}
	return b
}

func main() {
	bucket := NewTokenBucket(10, 2) // 容量10，每秒生成2个令牌

	for i := 0; i < 20; i++ {
		if bucket.Allow() {
			fmt.Printf("Request %d allowed\n", i)
		} else {
			fmt.Printf("Request %d denied\n", i)
		}
		time.Sleep(200 * time.Millisecond) // 模拟请求间隔
	}
}

3.2. 漏桶 (Leaky Bucket)

令牌入桶，桶口大小固定，每间隔 T 时间间隔从桶口漏一个令牌，请求消耗令牌

原理: 请求以恒定速率从桶中流出，如果桶满，新请求将被拒绝
优点: 强制输出速率恒定，对下游系统有很好的保护作用
Go 实现: 通常使用带缓冲的 chan 模拟漏桶，或者结合 time.Ticker 控制出队速率

漏桶策略代码示例

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package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

type LeakyBucket struct {
	capacity int               // 桶的容量
	outRate  time.Duration // 漏出速率，每个请求流出的时间间隔
	requests chan struct{} // 模拟桶
}

func NewLeakyBucket(capacity int, outRate time.Duration) *LeakyBucket {
	lb := &LeakyBucket{
        capacity: capacity,
		outRate:  outRate,
		requests: make(chan struct{}, capacity),
	}
	go lb.leak() // 启动漏出协程
	return lb
}

func (lb *LeakyBucket) leak() {
	ticker := time.NewTicker(lb.outRate)
	defer ticker.Stop()
	for range ticker.C {
		select {
		case <-lb.requests:
			// 成功漏出一个请求
		default:
			// 桶为空，不漏出
		}
	}
}

func (lb *LeakyBucket) Allow() bool {
	select {
	case lb.requests <- struct{}{}: // 尝试放入请求
		return true
	default: // 桶已满
		return false
	}
}

func main() {
	bucket := NewLeakyBucket(5, 500*time.Millisecond) // 容量5，每500ms漏出一个请求

	for i := 0; i < 15; i++ {
		if bucket.Allow() {
			fmt.Printf("Request %d accepted\n", i)
		} else {
			fmt.Printf("Request %d rejected\n", i)
		}
		time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟请求到达
	}
}

3.3. 计数器 (Fixed Window Counter)

原理: 在一个固定时间窗口内，统计请求数量，达到阈值则拒绝。
优点: 实现简单。
缺点: 存在“临界问题”，即在窗口边缘可能允许两倍的流量。
Go 实现: Redis 的 ADD 操作，超过阈值拒绝，下个 T 清空计数器，重新累加

令牌和计数器区别

计数器有阈值设置，累加达到阈值后，需要在下个 T 时间后置空，可能有两倍流量问题；
令牌可以有初始容量，消耗了令牌后，还可以在每间隔 T 时间后有流入的令牌（稍微缓和一些，不会有两倍流量问题） – 细水长流

3.4. 滑动窗口计数器 (Sliding Window Counter)

更加平滑的限流

原理: 将时间窗口划分为更小的子窗口，每个子窗口维护一个计数器。通过滑动窗口，可以更平滑地统计请求数量，避免固定窗口的临界问题。
优点: 解决了固定窗口的临界问题，更精确。
Go 实现: 需要维护一个队列或环形缓冲区来存储子窗口的计数。

4. 开源解决方案

4.1. 一些限流开源库

alibaba/sentinel-golang的特性功能比较多，go-redis/redis_rate非常简单

golang.org/x/time/rate: Go 官方提供的限流库，实现了令牌桶算法，功能强大且易于使用
uber-go/ratelimit: Uber 开源的 Go 语言限流库，提供了漏桶速率限制算法的 Golang 实现
go-redis/redis_rate: 基于 go-redis 的 Redis 分布式限流库，提供了令牌桶和滑动窗口的实现
alibaba/sentinel-golang: 阿里巴巴开源的流量控制组件 Sentinel 的 Go 语言实现。它提供了熔断、降级、限流等多种流量治理能力，支持分布式限流（通过集成外部存储如 Redis）。
- 特点: 规则动态配置、实时监控、多种限流模式（QPS、并发线程数）、流控效果（快速失败、排队等待）。
- 分布式限流实现: Sentinel 本身是单机限流，但可以通过扩展数据源（如 Redis）来实现分布式限流。例如，将限流规则和计数器存储在 Redis 中，各个 Sentinel 实例从 Redis 获取并更新状态

uber-go/ratelimit 示例

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import (
	"fmt"
	"time"

	"go.uber.org/ratelimit"
)

func main() {
    rl := ratelimit.New(100) // per second

    prev := time.Now()
    for i := 0; i < 10; i++ {
        now := rl.Take()
        fmt.Println(i, now.Sub(prev))
        prev = now
    }

    // Output:
    // 0 0
    // 1 10ms
    // 2 10ms
    // 3 10ms
    // 4 10ms
    // 5 10ms
    // 6 10ms
    // 7 10ms
    // 8 10ms
    // 9 10ms
}

go-redis/redis_rate 示例

非常简洁

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package redis_rate_test

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/redis/go-redis/v9"
	"github.com/go-redis/redis_rate/v10"
)

func ExampleNewLimiter() {
	ctx := context.Background()
	rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr: "localhost:6379",
	})
	_ = rdb.FlushDB(ctx).Err()

	limiter := redis_rate.NewLimiter(rdb)
	res, err := limiter.Allow(ctx, "project:123", redis_rate.PerSecond(10))
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("allowed", res.Allowed, "remaining", res.Remaining)
	// Output: allowed 1 remaining 9
}

5. API 网关集中式限流

将所有服务的限流逻辑集中到一个独立的限流服务中。所有请求在进入业务服务之前，都需要先经过限流服务进行校验，常见就是接入层网关、业务网关等

常见方式有：

API Gateway/Sidecar 模式

5.1. API Gateway/Sidecar 模式

原理: 在 API Gateway 层或通过 Sidecar 代理模式，拦截所有请求，并在该层进行统一的限流判断。
优点:
- 统一管理: 所有限流规则集中管理，易于配置和维护。
- 透明性: 对业务服务无侵入。
- 全局视角: 可以实现更复杂的全局限流策略（如用户维度、IP 维度、API 维度）。
Go 实现:
- API Gateway: 使用 Go 语言开发一个高性能的 API Gateway，集成限流逻辑。例如，基于 Gin、Echo 等 Web 框架，结合上述分布式限流方案。
- Envoy Proxy + Go Filter: Envoy 是一个高性能的 L7 代理，支持通过 Wasm 或外部 GRPC 服务扩展其功能。可以编写 Go 语言的 GRPC 服务作为 Envoy 的外部授权服务或限流服务，Envoy 将请求转发给该服务进行限流判断。
- Kong/APISIX + Go Plugin: Kong 和 APISIX 是流行的 API Gateway，支持通过插件扩展功能。可以编写 Go 语言插件来实现自定义限流逻辑。
- 自研限流服务: 如果业务需求非常特殊，可以考虑使用 Go 语言自研一个高性能的限流服务，对外提供 GRPC 或 HTTP 接口供其他服务调用，该服务内部可以采用 Redis 等作为状态存储

6. 常见限流策略 (Rate Limiting Strategies)

6.1. 基于 QPS (Queries Per Second) / TPS (Transactions Per Second)

最常见的限流方式，限制单位时间内允许的请求数量，适用场景: 大多数 API 接口、服务入口。

6.2. 基于并发连接数/线程数

限制同时处理的请求数量，适用场景: 数据库连接池、RPC 调用下游服务、CPU 密集型任务。

Go 实现: 使用带缓冲的 chan 作为信号量，或者 semaphore 库。

使用 semaphore 示例

PS. 实际和带缓冲通道处理起来很类似～

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package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"sync"
	"time"

	"golang.org/x/sync/semaphore"
)

func main() {
	// 限制并发数为3
	sem := semaphore.NewWeighted(3)
	var wg sync.WaitGroup

	for i := 0; i < 10; i++ {
		wg.Add(1)
		go func(id int) {
			defer wg.Done()

			// 尝试获取一个许可
			if err := sem.Acquire(context.Background(), 1); err != nil {
				fmt.Printf("Request %d: Failed to acquire semaphore: %v\n", id, err)
				return
			}
			defer sem.Release(1) // 释放许可

			fmt.Printf("Request %d: Processing...\n", id)
			time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟业务处理
			fmt.Printf("Request %d: Done.\n", id)
		}(i)
	}
	wg.Wait()
	fmt.Println("All requests processed.")
}

6.3. 其他限流策略

基于用户 ID/IP 地址，例如登录场景，根据请求的 User-ID 或 IP 作为限流 key，防止恶意攻击或滥用
基于 API 接口/资源路径，例如一些资源接口，需要根据请求的 URL 路径或方法作为限流 key，对不同的 API 接口设置不同的限流阈值。
基于系统负载/资源利用率（类似动态调节）: 需要实时监控系统指标，并根据指标动态更新限流规则。这通常需要结合监控系统（如 Prometheus）和配置中心
多维度组合限流: 例如之前提到的单节点本地限流+分布式限流结合

6.4. 限流后的处理方式 (Flow Control Effects)

当请求被限流时，如何处理这些请求也很重要，包括：

快速失败 (Fail Fast): 直接拒绝请求，返回错误码（如 HTTP 429 Too Many Requests），简单直接，快速释放资源，适用大多数同步 API
排队等待 (Queueing): 将请求放入队列，等待有可用资源时再处理，例如下单处理
- 优点: 提高请求成功率，平滑流量
- 缺点: 增加请求延迟，需要考虑队列溢出和超时
- Go 实现: 使用带缓冲的 chan 或自定义队列
降级 (Degradation)：当流量过大时，返回一个默认值、缓存数据或简化版的服务响应，而不是拒绝请求
- 适用场景: 非核心功能、推荐系统、搜索结果等
- 优点: 保证核心功能可用性，提升用户体验
重试 (Retry)：注意重试可能引发雪崩
- 客户端收到限流错误后，在一定延迟后进行重试
- 优点: 提高请求成功率。
- 缺点: 可能加剧系统压力，需要实现指数退避等策略。

7. 一个业务限流的实例

典型 Case: 在用户登录场景，需要对登录的用户 UID 进行限频，防止用户恶意攻击

几个关键点：

使用 Redis+Lua 脚本确保了原子操作
借助Redis的SZET有序集合实现，对应的Key表示限流实体（比如某个用户登录），针对SET集合中每个元素设置+T的过期时间，统计未过期集合中元素个数与阈值比较确定是否被限流了

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package rate_limiter

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"

    "github.com/google/uuid"
    "github.com/redis/go-redis/v9"
)

// LoginRateLimiter 定义登录限流器
type LoginRateLimiter struct {
    client *redis.Client
    prefix string        // Redis key 前缀，例如 "rate_limit:login:"
    limit  int64         // 允许在窗口期内的最大请求数
    window time.Duration // 限流窗口大小，例如 1分钟
}

// NewLoginRateLimiter 创建一个新的登录限流器实例
func NewLoginRateLimiter(client *redis.Client, prefix string, limit int64, window time.Duration) *LoginRateLimiter {
    return &LoginRateLimiter{
        client: client,
        prefix: prefix,
        limit:  limit,
        window: window,
    }
}

// Allow 检查给定UID的登录请求是否被允许
// 返回值：
//   - bool: true表示允许，false表示拒绝
//   - int64: 当前窗口内的请求数
//   - error: 如果发生Redis错误
func (lrl *LoginRateLimiter) Allow(ctx context.Context, uid string) (bool, int64, error) {
    key := lrl.prefix + uid
    now := time.Now().UnixNano() // 使用纳秒时间戳作为score，保证唯一性
    minScore := now - lrl.window.Nanoseconds()

    // 使用Lua脚本保证原子性
    // 脚本逻辑：
    // 1. 移除ZSET中所有过期的时间戳 (score < minScore)
    // 2. 将当前请求的时间戳加入ZSET
    // 3. 获取ZSET中当前元素的数量
    // 4. 设置ZSET的过期时间 (可选，作为兜底，因为我们会不断清理)
    script := `
		local key = KEYS[1]
		local minScore = ARGV[1]
		local now = ARGV[2]
		local member = ARGV[3]
		local limit = tonumber(ARGV[4])
		local expireTime = tonumber(ARGV[5]) -- 窗口时间（秒）

		-- 1. 移除过期时间戳
		redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, '-inf', minScore)

		-- 2. 添加当前请求时间戳
		redis.call('ZADD', key, now, member)

		-- 3. 获取当前ZSET中的元素数量
		local currentCount = redis.call('ZCARD', key)

		-- 4. 设置过期时间，防止key长期占用内存，但每次操作都会刷新TTL
		-- 考虑到ZSET会不断被清理，这个TTL更多是作为兜底
		redis.call('EXPIRE', key, expireTime)

		if currentCount > limit then
			return {0, currentCount} -- 0表示拒绝
		else
			return {1, currentCount} -- 1表示允许
		end
	`

    // 生成一个唯一的member，防止同一纳秒内有多个请求导致member重复
    member := fmt.Sprintf("%d-%s", now, uuid.NewString())

    // 执行Lua脚本
    result, err := lrl.client.Eval(ctx, script, []string{key}, minScore, now, member, lrl.limit, int64(lrl.window.Seconds())).Result()
    if err != nil {
        return false, 0, fmt.Errorf("redis eval error: %w", err)
    }

    // 解析Lua脚本的返回结果
    // Lua脚本返回的是一个数组 {allow_flag, current_count}
    resSlice, ok := result.([]interface{})
    if !ok || len(resSlice) != 2 {
        return false, 0, fmt.Errorf("unexpected redis script result format: %v", result)
    }

    allowFlag, ok := resSlice[0].(int64)
    if !ok {
        return false, 0, fmt.Errorf("unexpected allow flag type: %v", resSlice[0])
    }

    currentCount, ok := resSlice[1].(int64)
    if !ok {
        return false, 0, fmt.Errorf("unexpected current count type: %v", resSlice[1])
    }

    return allowFlag == 1, currentCount, nil
}

8. 总结与最佳实践

选择合适的算法: 令牌桶和滑动窗口是分布式限流的常用选择，它们在平滑性和精确性上表现良好
选择合适的存储: Redis 是分布式限流的首选，其高性能和原子操作非常适合
Lua 脚本原子性: 在 Redis 中实现复杂限流逻辑时，务必使用 Lua 脚本来保证操作的原子性，避免竞态条件。
可配置性: 限流规则应该可配置，最好支持动态更新，无需重启服务。
监控与告警: 实时监控限流效果，包括被拒绝的请求数量、当前流量等，并设置告警。
灰度发布: 新的限流策略上线前，进行灰度发布，逐步验证效果。
与熔断、降级结合: 限流是流量控制的第一道防线，但它不能解决所有问题。结合熔断（防止雪崩效应）和降级（保证核心功能可用）可以构建更健壮的系统。
客户端适配: 告知客户端限流策略，并建议客户端实现重试、指数退避等机制。
压测验证: 在生产环境上线前，进行充分的压力测试，验证限流效果和系统稳定性。