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Golang并发限流实战：令牌桶与漏桶算法实现解析

Golang并发限流实战：令牌桶与漏桶算法实现解析

为什么需要限流机制？在分布式系统开发中，突如其来的流量洪峰可能导致服务雪崩。去年我们团队就遇到过这样的情况：某次促销活动导致API请求量暴增50倍，数据库连接池被耗尽，整个系统瘫痪了2小时。这次事故让我深刻认识到——没有限流的系统就像没有刹车的汽车。一、令牌桶算法：弹性应对突发流量令牌桶算法的核心思想是系统以恒定速率向桶中放入令牌，请求处理需要先获取令牌。当突发流量到来时，只要桶中有足够令牌就能立即处理，非常适合需要允许合理突发量的场景。go // TokenBucket 令牌桶实现 type TokenBucket struct { capacity int64 // 桶容量 rate float64 // 令牌放入速率(个/秒) tokens float64 // 当前令牌数 lastToken time.Time // 上次放令牌时间 mu sync.Mutex // 并发锁 }func NewTokenBucket(capacity int64, r...

2025年09月01日

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Redis限流技术解析：3种核心算法实现与对比

Redis限流技术解析：3种核心算法实现与对比

本文深入剖析Redis在分布式限流中的典型应用，对比令牌桶、漏桶、滑动窗口三种算法的实现差异，结合真实场景分析各方案的性能表现与适用边界，提供可落地的代码级解决方案。一、为什么需要Redis限流？在高并发系统中，突如其来的流量洪峰可能导致： - 服务资源耗尽（数据库连接池枯竭） - 上游服务被拖垮（雪崩效应） - API响应时间飙升（用户体验恶化）单机限流方案（如Guava RateLimiter）在分布式环境下失效时，基于Redis的分布式限流成为通用解法。其核心优势在于： 1. 原子性操作：利用Lua脚本保证多命令执行的原子性 2. 高性能：内存操作+单线程模型避免锁竞争 3. 持久化：异常重启后仍能保持限流状态二、三种经典算法实现对比1. 令牌桶算法（Token Bucket）实现原理：lua -- KEYS[1]: 限流key -- ARGV[1]: 桶容量 -- ARGV[2]: 令牌生成速率（个/秒） -- ARGV[3]: 当前时间戳 local key = KEYS[1] local capacity = tonumber(ARGV[1]) local rate ...

2025年08月21日

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微信防洪源码设计与实现

微信防洪源码设计与实现

1. 引言随着移动互联网的快速发展，微信作为主要的社交平台之一，每天要处理海量的数据和请求。为了保护服务器免受过载攻击和保证用户操作的流畅性，实现一个高效且灵活的防洪机制显得尤为重要。本文将详细阐述如何设计和实现一个适用于微信API调用的防洪源码。2. 防洪算法简介2.1 令牌桶算法（Token Bucket）令牌桶算法是一种常用的网络流量整形和速率限制技术。它以固定速率向桶中添加令牌，每个请求尝试从桶中取出一个令牌，如果成功则继续处理请求，否则拒绝或延迟处理。这种方法可以有效地平滑突发流量，防止瞬间高流量导致服务器崩溃。2.2 漏桶算法（Leaky Bucket）漏桶算法通过控制流量进入和离开的速率来保持恒定的输出速率。任何超过设定速率的流量都会被延迟或丢弃，这种方法适合于需要确保服务质量（QoS）的场景。3. 微信防洪源码设计3.1 架构设计设计一个微信防洪源码的架构主要包括以下几个部分：请求接收层、限流策略层、缓存层、执行层以及异常处理层。各层之间通过明确的接口进行交互，确保系统的可扩展性和可维护性。3.2 动态调整策略为应对不同的业务场景和用户行为模式变化，设计动态调整策...

2025年03月31日

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悠悠楠杉

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2025-04-07

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jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
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2024-11-20

博主太厉害了！
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2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

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