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在Golang高并发场景中如何进行限流和熔断处理?

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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。

以上就是在Golang高并发场景中如何进行限流和熔断处理?的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!

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