在Golang高并发场景中如何进行限流和熔断处理？

在 golang 高并发场景中，限流和熔断可保护系统免遭过载：限流通过限制请求数量，防止系统超负荷，例如使用令牌桶算法。熔断在服务故障或负荷过高时关闭访问，例如使用熔断器模式，当失败请求达到阈值，熔断器打开，一段时间后关闭。实战应用：api 网关的限流，限制后端服务请求微服务中的熔断机制，避免级联故障

在 Golang 高并发场景中实现限流和熔断

在高并发场景中，处理大量请求时，限流和熔断至关重要。它们可以保护系统免于过载和故障。

限流

限流限制了在给定时间内可以处理的请求数量。这可以防止系统因超出其处理能力而崩溃。

令牌桶算法：限制一段时间内可以处理的请求数量。它通过创建一个有固定数量令牌的桶来实现，每个请求从桶中获取令牌。当桶中没有令牌时，请求将被拒绝。

import (
  "golang.org/x/sync/singleflight"
  "time"
)

// 令牌桶限流器
type TokenBucketLimiter struct {
  maxTokens    int
  currentTokens int
  refillRate   float64
  refillTimer  *time.Timer
}

func (l *TokenBucketLimiter) Acquire(count int) (success bool) {
  if l.currentTokens >= count {
      l.currentTokens -= count
      return true
  }

  if l.refillTimer == nil {
      l.refillTimer = time.NewTimer(0)
  }
  if ok := l.refillTimer.Stop(); !ok {
      <-l.refillTimer.C
  }
  l.currentTokens += int(time.Since(l.refillTimer.Stop()) * l.refillRate)
  return l.Acquire(count)
}

func (l *TokenBucketLimiter) SetRefillRate(rate float64) {
  l.refillRate = rate
  l.refillTimer.Reset(time.Duration(1000 / rate))
}

func main() {
  limiter := TokenBucketLimiter{maxTokens: 10, refillRate: 2}
  for i := 0; i < 20; i++ {
      if success := limiter.Acquire(2); success {
          fmt.Println("请求", i, "通过限流器")
      } else {
          fmt.Println("请求", i, "被限流器拒绝")
      }
  }
}

熔断

熔断在一段时间内关闭对服务的访问。当服务出现故障或负荷过高时，这将防止请求继续涌入。

熔断器模式：当失败请求达到一定阈值时，熔断器打开，对服务的访问被关闭。当一段时间后恢复失败请求的数量后，熔断器再次关闭，访问恢复。

import (
  "context"
  "fmt"
  "<a style='color:#f60; text-decoration:underline;' href="https://www.php.cn/zt/15841.html" target="_blank">git</a>hub.com/sony/gobreaker"
  "time"
)

// 业务逻辑函数
func serviceCall() error {
  // 模拟失败率为 50% 的业务调用
  if rand.Intn(2) == 0 {
      return errors.New("模拟错误")
  }
  return nil
}

func main() {
  // 创建熔断器（超时：3 秒，最大失败次数：5 次，失败率阈值：50%）
  breaker := gobreaker.NewCircuitBreaker(gobreaker.Settings{
      Timeout:         3 * time.Second,
      MaxRequests:     5,
      Interval:        time.Second,
      OnStateChange:  nil,
      ResetTimeout:    5 * time.Second,
      ReadyToTrip:     func(counts gobreaker.Counts) bool { return counts.TotalFailures >= 5 },
      AllowIfClosed:   func(counts gobreaker.Counts) bool { return counts.TotalFailures < 5 },
  })

  ctx := context.Background()

  for i := 0; i < 11; i++ {
      // 使用熔断器包装 serviceCall 函数
      result, err := breaker.Execute(ctx, serviceCall)

      // 根据返回值判断熔断器状态
      if err != nil {
          if _, ok := err.(gobreaker.TripReason); ok {
              fmt.Println("服务已熔断")
          } else {
              fmt.Println("请求失败：", err)
          }
      } else {
          fmt.Println("请求成功：", result)
      }
      time.Sleep(1 * time.Second)
  }
}

实战案例

在实际的高并发场景中，可以将限流和熔断应用于以下场景：

API 网关：在 API 网关层进行限流，限制对后端服务的请求数量，防止后端服务过载。
微服务：在微服务中使用熔断机制，当某个服务出现故障时，将对该服务的访问关闭，避免级联故障。

注意

限流和熔断的具体参数需要根据实际系统需求和性能调优。
熔断策略并不能完全防止系统过载，在极端情况下仍有可能发生故障。

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