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《Go 语言并发之道》读书笔记（七）

今天这篇笔记我们来学习Go 限流
限流是分布式系统中经常需要用到的技术，因为我们让请求没有限制，很容易就出现某个用户开很多线程把我们的服务拉跨，进而影响到别的用户。

限流

我们来看下Go语言层面可以怎么做到限流，先看一段不限流的代码，

type APIConnection struct{}

func Open() *APIConnection {
	return &APIConnection{}
}

func (a *APIConnection) ReadFile(ctx context.Context) error {
    //假装我们在这里有运行
	return nil
}

func (a *APIConnection) ResolveAddress(ctx context.Context) error {
    //假装我们在这里有运行
	return nil
}


func main() {
	defer log.Printf("Done")

	log.SetOutput(os.Stdout)
	log.SetFlags(log.Ltime | log.LUTC)

	apiConnection := Open()

	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(20)

	for i := 0; i < 10; i++ {
		go func() {
			defer wg.Done()
			err := apiConnection.ReadFile(context.Background())
			if err != nil {
				log.Printf("cannot ReadFile : %v", err)
			}
			log.Printf("ReadFile")
		}()
	}

	for i := 0; i < 10; i++ {
		go func() {
			defer wg.Done()
			err := apiConnection.ResolveAddress(context.Background())
			if err != nil {
				log.Printf("cannot ResolveAddress : %v", err)
			}
			log.Printf("ResolveAddress")
		}()
	}

	wg.Wait()

}

上面的代码我们定义了两个假想的方法ReadFile 和 ResolveAddress，假设他们是去访问文件和读取网络，都是比较耗资源的操作。然后开启了20个goroutine去调用这两个方法
这段代码的运行结果如下

02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ReadFile
02:32:52 ResolveAddress
02:32:52 ReadFile
02:32:52 Done

我们可以看到一瞬间就都运行完了，如果我们访问了实际的资源，然后又开了很多的goroutine，那么很容易就耗尽资源。为了防止这样的事情发生，我们引入限流，限定一段时间内，只能访问一定的资源。我们今天要讲的是基于令牌桶算法的限速，令牌桶是什么算法呢？很简单就是有一个基础的令牌数d, 然后有固定的速度r往令牌桶中放令牌, 用户拿到令牌才能进行下一步，拿不到就等待。
我们来看代码

type APIConnection struct {
	rateLimiter *rate.Limiter
}

func Open() *APIConnection {
	return &APIConnection{
		rateLimiter: rate.NewLimiter(rate.Limit(2), 5),
	}
}

func (a *APIConnection) ReadFile(ctx context.Context) error {
	if err := a.rateLimiter.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func (a *APIConnection) ResolveAddress(ctx context.Context) error {
	if err := a.rateLimiter.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

main func我们没有修改，这里只是在APIConnection 中增加了一个
rateLimiter: rate.NewLimiter(rate.Limit(2), 5)
rate是golang.org/x/time/rate 下面的一个包， rate.NewLimiter是限速器，方法定义如下
func NewLimiter(r Limit, b int) *Limiter
r就是我们前面说的速率，每秒多少个令牌
b 就是令牌桶的高度，开始的时候有几个。

然后在ReadFile 和 ResolveAddress 方法中增加了a.rateLimiter.Wait(ctx)， Wait就是等待有令牌出现。
运行的结果如下所示

02:48:16 ReadFile
02:48:16 ReadFile
02:48:16 ReadFile
02:48:16 ReadFile
02:48:16 ResolveAddress
02:48:17 ResolveAddress
02:48:17 ResolveAddress
02:48:18 ReadFile
02:48:18 ResolveAddress
02:48:19 ResolveAddress
02:48:19 ResolveAddress
02:48:20 ResolveAddress
02:48:20 ReadFile
02:48:21 ResolveAddress
02:48:21 ReadFile
02:48:22 ReadFile
02:48:22 ReadFile
02:48:23 ResolveAddress
02:48:23 ReadFile
02:48:24 ResolveAddress
02:48:24 Done

通过时间我们可以看到前面很快执行了5次，就是拿到了令牌桶中的5个令牌，后面每秒中执行两次，也就是我们的速率2个/秒。程序运行符合我们预期，达到了限速的效果。

组合限流

书中作者还举了两个例子，运用组合来限速，比如要求一秒中不能超过两个，同时一分钟不能超过10个。属于Go语言的一点组合功能，示例代码如下


type RateLimiter interface {
	Wait(context.Context) error
	Limit() rate.Limit
}

type multiLimiter struct {
	limiters []RateLimiter
}

func MultiLimiter(limiters ...RateLimiter) *multiLimiter {
	byLimit := func(i, j int) bool {
		return limiters[i].Limit() < limiters[j].Limit()
	}
	sort.Slice(limiters, byLimit)
	return &multiLimiter{limiters: limiters}
}

func (l *multiLimiter) Wait(ctx context.Context) error {
	for _, l := range l.limiters {
		if err := l.Wait(ctx); err != nil {
			return err
		}
	}
	return nil
}

func (l *multiLimiter) Limit() rate.Limit {
	return l.limiters[0].Limit()
}

func Per(eventCount int, duration time.Duration) rate.Limit {
	return rate.Every(duration / time.Duration(eventCount))
}


type APIConnection struct {
	rateLimiter RateLimiter
}

func Open() *APIConnection {

	secondLimit := rate.NewLimiter(Per(2, time.Second), 1)
	minuteLimit := rate.NewLimiter(Per(10, time.Minute), 10)
	return &APIConnection{rateLimiter: MultiLimiter(secondLimit, minuteLimit)}
}

func (a *APIConnection) ReadFile(ctx context.Context) error {
	if err := a.rateLimiter.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func (a *APIConnection) ResolveAddress(ctx context.Context) error {
	if err := a.rateLimiter.Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

定义了multiLimiter来组合这些限速器，然后定义了Wait方法。比较简单，这里不详述
还可以不同的设备分不同的限速器, 这里也是贴出代码不详述

type APIConnection struct {
	networkLimit,
	diskLimit,
	apiLimit RateLimiter
}

func Open() *APIConnection {

	return &APIConnection{
		apiLimit: MultiLimiter(
			rate.NewLimiter(Per(2, time.Second), 1),
			rate.NewLimiter(Per(10, time.Minute), 10),
		),
		diskLimit: MultiLimiter(
			rate.NewLimiter(rate.Limit(1), 1),
		),
		networkLimit: MultiLimiter(
			rate.NewLimiter(Per(3, time.Second), 3),
		),
	}
}

func (a *APIConnection) ReadFile(ctx context.Context) error {
	if err := MultiLimiter(a.apiLimit, a.diskLimit).Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func (a *APIConnection) ResolveAddress(ctx context.Context) error {
	if err := MultiLimiter(a.apiLimit, a.networkLimit).Wait(ctx); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

不同用户限流

我们做web请求的时候，会遇到这样的需求，根据不同的用户给不同的限速，这里简单的给个sample, 其实就是用map把用户和限速器关联起来。


var userLimit = make(map[string]*rate.Limiter)

func doWork(user string) {
	if userLimit[user].Allow() {
		log.Printf("%s do work 
", user)
	} else {
		log.Printf("%s not work 
", user)
	}

}

func Per(eventCount int, duration time.Duration) rate.Limit {
	return rate.Every(duration / time.Duration(eventCount))
}

func main() {

	log.SetOutput(os.Stdout)
	log.SetFlags(log.Ltime | log.LUTC)

	userLimit["user1"] = rate.NewLimiter(Per(2, time.Second), 1)
	userLimit["user2"] = rate.NewLimiter(Per(2, time.Minute), 5)

	var wg sync.WaitGroup
	wg.Add(20)

	for i := 0; i < 10; i++ {
		go func() {
			defer wg.Done()
			doWork("user1")

		}()

		time.Sleep(500 * time.Millisecond)

	}

	for i := 0; i < 10; i++ {
		go func() {
			defer wg.Done()
			doWork("user2")
		}()
		time.Sleep(500 * time.Millisecond)
	}

	wg.Wait()

}

上面的例子中用户1被限制1秒访问2次，用户2被限制1分钟访问2次

03:19:14 user1 do work 
03:19:15 user1 do work 
03:19:15 user1 do work 
03:19:16 user1 do work 
03:19:16 user1 do work 
03:19:17 user1 do work 
03:19:17 user1 do work 
03:19:18 user1 do work 
03:19:18 user1 do work 
03:19:19 user1 do work 
03:19:20 user2 do work 
03:19:20 user2 do work 
03:19:21 user2 do work 
03:19:21 user2 do work 
03:19:22 user2 do work 
03:19:22 user2 not work 
03:19:23 user2 not work 
03:19:23 user2 not work 
03:19:24 user2 not work 
03:19:24 user2 not work

这里用户1基本能得到执行，用户2执行了5次后，由于没有拿到令牌，就不能work了。这样达到了不同用户，不同的限速器。

总结

对于限速，可以在服务器层面进行限速，我们这里是在后台程序端进行限速，也有不少现成的解决方案 https://www.jianshu.com/p/c13843d2e1ec
对于分布式的系统这样的限速自然是不够的，可以结合redis的功能来进行限速，网上有看到些方法： https://blog.csdn.net/jim_007/article/details/110084822
没有实际操作，后面我们再实际操作下再来记录。

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不同用户限流

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