Golang限速并发:TokenBucket实战详解
小伙伴们有没有觉得学习Golang很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《Golang 限速并发实现:Token Bucket 实战教程》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
答案:Golang中通过令牌桶算法实现限速任务调度,可使用rate.Limiter或自定义TokenBucket控制并发。

在高并发场景下,控制任务执行速率是保障系统稳定的关键。Golang 中通过 Token Bucket(令牌桶) 算法实现限速并发任务是一种常见且高效的方式。它既能平滑控制请求速率,又能应对突发流量。下面介绍如何用 Go 实现一个基于 Token Bucket 的限速任务调度器。
Token Bucket 原理简述
令牌桶算法维护一个固定容量的“桶”,以恒定速率向桶中添加令牌。每次执行任务前必须从桶中获取一个令牌,若桶空则等待。这种方式允许一定程度的突发请求(只要桶中有令牌),同时长期速率受生成速率限制。
Go 标准库 golang.org/x/time/rate 提供了开箱即用的 rate.Limiter,底层正是基于令牌桶实现。
使用 rate.Limiter 控制任务并发速率
假设我们需要每秒最多执行 5 个任务,可以这样实现:
package main <p>import ( "context" "fmt" "math/rand" "sync" "time"</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code>"golang.org/x/time/rate"</code>
)
func main() { // 每秒产生 5 个令牌,桶容量为 10(允许短暂突发) limiter := rate.NewLimiter(5, 10) var wg sync.WaitGroup ctx := context.Background()
tasks := make([]func(), 20)
for i := 0; i < 20; i++ {
taskID := i
tasks[i] = func() {
defer wg.Done()
// 等待获取一个令牌
if err := limiter.Wait(ctx); err != nil {
fmt.Printf("任务 %d 被取消: %v\n", taskID, err)
return
}
// 模拟任务执行(耗时随机)
duration := time.Duration(rand.Intn(300)) * time.Millisecond
time.Sleep(duration)
fmt.Printf("任务 %d 执行完成,耗时 %v\n", taskID, duration)
}
}
// 并发启动所有任务
for _, task := range tasks {
wg.Add(1)
go task()
}
wg.Wait()
fmt.Println("所有任务完成")}
上面代码中:
rate.NewLimiter(5, 10)表示每秒生成 5 个令牌,桶最多存 10 个。limiter.Wait(ctx)会阻塞直到拿到令牌,适合同步控制。- 使用
context可支持超时或取消任务。
自定义 Token Bucket 实现(无第三方依赖)
如果不想引入 x/time/rate,也可以手写一个简单的令牌桶:
type TokenBucket struct {
capacity int64 // 桶容量
tokens int64 // 当前令牌数
rate time.Duration // 每产生一个令牌的时间间隔
lastGrant time.Time // 上次发放令牌时间
mu sync.Mutex
}
<p>func NewTokenBucket(capacity int64, rps float64) *TokenBucket {
interval := time.Second / time.Duration(rps) // 每秒 rps 个令牌
return &TokenBucket{
capacity: capacity,
tokens: capacity,
rate: interval,
lastGrant: time.Now(),
}
}</p><p>func (tb *TokenBucket) Allow() bool {
tb.mu.Lock()
defer tb.mu.Unlock()</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code>now := time.Now()
// 补充令牌
elapsed := now.Sub(tb.lastGrant)
newTokens := int64(elapsed / tb.rate)
if newTokens > 0 {
tb.tokens = min(tb.capacity, tb.tokens+newTokens)
tb.lastGrant = now
}
if tb.tokens > 0 {
tb.tokens--
return true
}
return false</code>}
func min(a, b int64) int64 { if a < b { return a } return b }
使用方式:
bucket := NewTokenBucket(10, 5.0) // 每秒5个,最多10个
<p>for i := 0; i < 20; i++ {
for !bucket.Allow() {
time.Sleep(10 <em> time.Millisecond) // 等待可用令牌
}
go func(id int) {
fmt.Printf("执行任务 %d\n", id)
}(i)
time.Sleep(1 </em> time.Millisecond) // 避免 goroutine 创建过快
}
</p>适用场景与优化建议
这种模式适用于:
- 调用外部 API 限流(如 GitHub API 每小时调用次数限制)
- 批量任务处理防止资源打满
- 爬虫控制请求频率
优化点:
- 结合
context.WithTimeout避免无限等待 - 对不同用户/租户使用独立限流器实现多级控制
- 监控桶的消耗情况用于告警或动态调整速率
基本上就这些。Golang 的简洁并发模型加上令牌桶算法,能轻松实现高效、可控的任务调度。实际项目中推荐优先使用 rate.Limiter,稳定且经过充分验证。
好了,本文到此结束,带大家了解了《Golang限速并发:TokenBucket实战详解》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多Golang知识!
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