Golang微服务限流：令牌桶与漏桶详解

“纵有疾风来，人生不言弃”，这句话送给正在学习Golang的朋友们，也希望在阅读本文《Golang微服务限流实现：令牌桶与漏桶应用》后，能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中，陆续更新Golang相关的技术文章，有好的建议欢迎大家在评论留言，非常感谢！

令牌桶算法是一种限流策略，其核心思想是系统以固定速率向桶中添加令牌，请求需获取令牌才能被处理；它允许令牌积累，从而支持突发流量。漏桶算法则是按固定速率处理请求，无论输入如何波动，输出始终平稳。实现上，令牌桶可使用golang.org/x/time/rate包，设置填充速率和容量，如每秒100个请求、突发200；漏桶可通过channel或自定义结构体实现，保持稳定输出。选择时，令牌桶适合前端应对突发流量，漏桶适合后端平滑处理；分布式场景下可用Redis+Lua全局计数器、滑动窗口算法或服务网格工具如Istio实现跨节点限流。

在Go语言构建的微服务中，限流是保障系统稳定性的重要手段。令牌桶和漏桶算法是最常见的两种限流策略，它们通过控制请求处理的速度，防止系统被突发流量压垮。这两种算法虽然原理不同，但在实际应用中都十分有效。

什么是令牌桶算法？

令牌桶算法的核心思想是：系统以固定速率往桶里“添加令牌”，每个请求需要获取一个令牌才能被处理。如果桶满了，多余的令牌不会被保存；如果没有请求使用，令牌可以积累起来，用于应对短时间内的流量高峰。

这种方式更适合应对突发流量，因为只要桶中有足够的令牌，多个请求可以在短时间内被同时处理。

实现建议：

• 使用 golang.org/x/time/rate 包中的 Limiter 类型，它本质上就是一个令牌桶实现。
• 设置合适的填充速率（burst）和初始容量（rate），比如每秒允许处理100个请求，但允许最多200个请求的突发流量。
• 在HTTP中间件中加入限流逻辑，对所有入口请求进行统一限制。

limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(time.Second/100), 200)

func limit(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        if !limiter.Allow() {
            http.Error(w, "Too many requests", http.StatusTooManyRequests)
            return
        }
        next(w, r)
    }
}

漏桶算法的基本思路

漏桶算法则是将请求放入一个“桶”中，然后按照固定的速率从桶中取出处理。无论请求是否连续到达，系统的处理速度始终保持一致。当桶满时，新的请求会被丢弃或排队等待。

这种机制更适合平滑流量输出，避免后端服务受到波动影响。

应用建议：

• 漏桶算法适合做接口调用频率控制，比如对外部API的访问。
• 可以自己实现一个基于channel的简单漏桶模型。
• 如果使用第三方库，可以选择类似 github.com/ulule/limiter 这样的包，支持多种限流策略。

type LeakyBucket struct {
    rate       float64 // 每秒出水速率
    capacity   float64 // 桶容量
    water      float64 // 当前水量
    lastLeakMs int64   // 上次漏水时间戳
}

func (b *LeakyBucket) Allow() bool {
    now := time.Now().UnixNano() / int64(time.Millisecond)
    delta := (now - b.lastLeakMs) * int64(b.rate) / 1000
    if delta > 0 {
        b.water = max(0, b.water-delta)
        b.lastLeakMs = now
    }

    if b.water+1 <= b.capacity {
        b.water += 1
        return true
    } else {
        return false
    }
}

如何选择令牌桶还是漏桶？

两者各有适用场景：

• 令牌桶更灵活，支持突发流量，适用于前端接收用户请求的场景。
• 漏桶更稳定，输出流量更均匀，适用于后端任务调度、数据库连接池等场景。

有时候也可以结合使用，比如外层用漏桶控制整体吞吐量，内层用令牌桶处理局部突发请求。

分布式限流需要注意什么？

在单机部署的场景下，使用上述算法已经足够。但如果是在分布式微服务架构中，还需要考虑跨节点的一致性问题。

常见做法包括：

• 使用Redis + Lua脚本实现全局计数器限流。
• 使用滑动窗口算法替代固定窗口，提高精度。
• 集成服务网格如Istio，在Envoy层面做限流控制。

例如，使用Redis记录某个用户的请求次数，并设置过期时间：

key := "rate_limit:user_123"
count, _ := redis.Int(conn.Do("GET", key))
if count >= MaxRequests {
    return false
}
conn.Do("INCR", key)
conn.Do("EXPIRE", key, 60) // 一分钟过期
return true

当然，这种方式会有网络开销，适合对一致性要求较高的场景。

基本上就这些。限流本身不复杂，但要根据业务需求选择合适的算法和实现方式，否则容易出现误拦或放行过多的问题。

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