2023 年的 Node.js 生態(tài)系統(tǒng)
隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和創(chuàng)新，Node.js 在 2023 年達(dá)到了一個(gè)新的高度。Node.js 擁有一個(gè)龐大的生態(tài)系統(tǒng)，可以幫助開(kāi)發(fā)人員更快地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的應(yīng)用。本文就來(lái)看看 Node.js 最新的生
上一篇文章 go-zero 是如何做路由管理的？ 介紹了路由管理，這篇文章來(lái)說(shuō)說(shuō)限流，主要介紹計(jì)數(shù)器限流算法，具體的代碼實(shí)現(xiàn)，我們還是來(lái)分析微服務(wù)框架 go-zero 的源碼。
在微服務(wù)架構(gòu)中，一個(gè)服務(wù)可能需要頻繁地與其他服務(wù)交互，而過(guò)多的請(qǐng)求可能導(dǎo)致性能下降或系統(tǒng)崩潰。為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高可用性，限流算法應(yīng)運(yùn)而生。
限流算法允許在給定時(shí)間段內(nèi)，對(duì)服務(wù)的請(qǐng)求流量進(jìn)行控制和調(diào)整，以防止資源耗盡和服務(wù)過(guò)載。
計(jì)數(shù)器限流算法主要有兩種實(shí)現(xiàn)方式，分別是：
下面分別來(lái)介紹。
算法概念如下：
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固定窗口計(jì)數(shù)器是最為簡(jiǎn)單的算法，但這個(gè)算法有時(shí)會(huì)讓通過(guò)請(qǐng)求量允許為限制的兩倍。
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考慮如下情況：限制 1 秒內(nèi)最多通過(guò) 5 個(gè)請(qǐng)求，在第一個(gè)窗口的最后半秒內(nèi)通過(guò)了 5 個(gè)請(qǐng)求，第二個(gè)窗口的前半秒內(nèi)又通過(guò)了 5 個(gè)請(qǐng)求。這樣看來(lái)就是在 1 秒內(nèi)通過(guò)了 10 個(gè)請(qǐng)求。
算法概念如下：
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滑動(dòng)窗口計(jì)數(shù)器是通過(guò)將窗口再細(xì)分，并且按照時(shí)間滑動(dòng)，這種算法避免了固定窗口計(jì)數(shù)器帶來(lái)的雙倍突發(fā)請(qǐng)求，但時(shí)間區(qū)間的精度越高，算法所需的空間容量就越大。
go-zero 實(shí)現(xiàn)的是固定窗口的方式，計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)對(duì)同一個(gè)資源的訪問(wèn)次數(shù)，如果超過(guò)指定的 limit，則拒絕訪問(wèn)。當(dāng)然如果在一段時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)不同的資源，每一個(gè)資源訪問(wèn)量都不超過(guò) limit，此種情況是不會(huì)拒絕的。
而在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，存在多個(gè)微服務(wù)提供服務(wù)。所以當(dāng)瞬間的流量同時(shí)訪問(wèn)同一個(gè)資源，如何讓計(jì)數(shù)器在分布式系統(tǒng)中正常計(jì)數(shù)？
這里要解決的一個(gè)主要問(wèn)題就是計(jì)算的原子性，保證多個(gè)計(jì)算都能得到正確結(jié)果。
通過(guò)以下兩個(gè)方面來(lái)解決：
接下來(lái)先看一下 lua script 的源碼：
// core/limit/periodlimit.goconst periodScript = `local limit = tonumber(ARGV[1])local window = tonumber(ARGV[2])local current = redis.call("INCRBY", KEYS[1], 1)if current == 1 then redis.call("expire", KEYS[1], window)endif current < limit then return 1elseif current == limit then return 2else return 0end`主要就是使用 INCRBY 命令來(lái)實(shí)現(xiàn)，第一次請(qǐng)求需要給 key 加上一個(gè)過(guò)期時(shí)間，到達(dá)過(guò)期時(shí)間之后，key 過(guò)期被清楚，重新計(jì)數(shù)。
限流器初始化：
type ( // PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit. PeriodOption func(l *PeriodLimit) // A PeriodLimit is used to limit requests during a period of time. PeriodLimit struct { period int // 窗口大小，單位 s quota int // 請(qǐng)求上限 limitStore *redis.Redis keyPrefix string // key 前綴 align bool })// NewPeriodLimit returns a PeriodLimit with given parameters.func NewPeriodLimit(period, quota int, limitStore *redis.Redis, keyPrefix string, opts ...PeriodOption) *PeriodLimit { limiter := &PeriodLimit{ period: period, quota: quota, limitStore: limitStore, keyPrefix: keyPrefix, } for _, opt := range opts { opt(limiter) } return limiter}調(diào)用限流：
// key 就是需要被限制的資源標(biāo)識(shí)func (h *PeriodLimit) Take(key string) (int, error) { return h.TakeCtx(context.Background(), key)}// TakeCtx requests a permit with context, it returns the permit state.func (h *PeriodLimit) TakeCtx(ctx context.Context, key string) (int, error) { resp, err := h.limitStore.EvalCtx(ctx, periodScript, []string{h.keyPrefix + key}, []string{ strconv.Itoa(h.quota), strconv.Itoa(h.calcExpireSeconds()), }) if err != nil { return Unknown, err } code, ok := resp.(int64) if !ok { return Unknown, ErrUnknownCode } switch code { case internalOverQuota: // 超過(guò)上限 return OverQuota, nil case internalAllowed: // 未超過(guò)，允許訪問(wèn) return Allowed, nil case internalHitQuota: // 正好達(dá)到限流上限 return HitQuota, nil default: return Unknown, ErrUnknownCode }}上文已經(jīng)介紹了，固定時(shí)間窗口會(huì)有臨界突發(fā)問(wèn)題，并不是那么嚴(yán)謹(jǐn)，下篇文章我們來(lái)介紹令牌桶限流。
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參考文章：
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-5165-0.html如何實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器限流？
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