头图

今天聊一下go语言限流工具的 golang.org/x/time/rate 包下Limiter的用法
用Limiter做一个qps限流器
我用这个限流工具做了一个qps限流的功能。
假设我限制qps为5,创建一个Limiter。
go 代码解读复制代码 limiter := rate.NewLimiter(rate.Limit(5), 5)

注意按Limiter的文档描述,它是一个令牌桶(token bucket)。
上面这个NewLimiter第一个参数是limit,表示每秒生成token的速率。第二个参数是burst,表示一次最多可以获得多少个token。
然后调用Allow(),尝试消费掉一个token,结果true为成功,false则表示无法获得token,应该被限流。
go 代码解读复制代码if limit.Allow() {

...

}

至此一切正常。
但,当我某天想动态调整qps,于是我调用SetLimiter(10),意图把后续的qps改为10。
go 代码解读复制代码 limiter.SetLimit(10)

但发现,接下来的第二秒,Allow只能得到5次为true的结果?!
Limiter的工作机制
网上没有明确的解释。
遇到这种没有什么捷径,只能自己读一遍代码了。
不读不知道,这个库实现很有意思,它有一个小而美(简单但好用)算法。
但也有令人感到迷惑的外表。
结构定义
go 代码解读复制代码type Limiter struct {

mu     sync.Mutex
limit  Limit
burst  int
tokens float64
// last is the last time the limiter's tokens field was updated
last time.Time
// lastEvent is the latest time of a rate-limited event (past or future)
lastEvent time.Time

}

这个结构的字段越看越奇怪,tokens(令牌)为什么是一个float64类型的值?难道可以有0.1个令牌?
仔细看,还真是!!
算法:令牌桶 or 滑动窗口 ?
网上都说它是一个令牌桶的算法,它的文档也是这样描述的。
可是仔细看,我认为它只有外表(接口)像是令牌桶。
实际上它是一个披着令牌桶外皮的滑动窗口算法。
它的算法可以用一句话描述为:

每次调用时,按时间计算可用的token数量。

图片

核心是它的advance函数,它负责根据limit状态和时间重新计算limit的状态。
go 代码解读复制代码func (lim *Limiter) advance(t time.Time) (newT time.Time, newTokens float64) {

last := lim.last
if t.Before(last) {
   last = t
}

elapsed := t.Sub(last) // 从上次调用过去了多久
delta := lim.limit.tokensFromDuration(elapsed)  // 过去的时间包含多少token
tokens := lim.tokens + delta  // 可用的token数
if burst := float64(lim.burst); tokens > burst {
   tokens = burst
}
return t, tokens

}

func (limit Limit) durationFromTokens(tokens float64) time.Duration {

if limit <= 0 {
   return InfDuration
}
seconds := tokens / float64(limit)
return time.Duration(float64(time.Second) * seconds)

}

下面这个时间流图,简单展示了一个限流器的工作过程,因为qps为5,一个方格表示过去200ms。

图片

Limiter第一次调用Allow(),算出token数为5(初始化brust),消费1个token,返回true。
Limiter第二次调用AllowN(4),因为离上次调用时间1.4秒,可用token数为5(超过burst的被忽略),消费4个token,返回true。
Limiter第三次调用AllowN(5),离上次调用550ms左右,算出可用token数为3.75个,将要消费5个,token不足,返回false

只能从代码里意会的设计
Limiter假定token是以恒定速率生成的,如qps为5,所以每200ms可以得到一个token。
每次调用的时间不固定,token也可以获得小数个,比如过去20ms调用,会发现token数增加了0.1。
这种方法,我把它总结为

把token空间遇映射到时间轴上

优点
空间复杂度极低,O(1),不管你希望每秒产生多少个token,Limiter始终只有5个变量.
时间复杂度极低,O(1),每次调用时一步算出token数量,没有额外的开销。
由于把token映射到时间轴上,可以很方便地知道需要的token什么时候能生成,这就让Wait()和WaitN()的实现变得非常简单。
另外,由于token数量是一个非常直观的变量,可以随时打印出来看看,非常方便定位问题。
小巧却强大的一个工具。
缺点
从文档上不容易看出来Limit和Burst是怎么被使用的。
我甚至认为它们俩可以合成一个初始化参数的。
最后:修正开头的问题
文章一开头的qps限流工作不正常的问题,应该做如下修改
go 代码解读复制代码 limiter.SetLimit(10)

limiter.SetBurst(10)

既增加每秒生成token的速度(limit)又增加桶的大小(burst)
转载来源:https://juejin.cn/post/7386490986435198987


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