本篇文章承接上一篇go-zero 如何扛住流量冲击（一）。
上一篇介绍的是 go-zero 中滑动窗口限流，本篇介绍另外一个 tokenlimit ，令牌桶限流。
使用
const (
burst = 100
rate = 100
seconds = 5
)
store := redis.NewRedis("localhost:6379", "node", "")
fmt.Println(store.Ping())
// New tokenLimiter
limiter := limit.NewTokenLimiter(rate, burst, store, "rate-test")
timer := time.NewTimer(time.Second * seconds)
quit := make(chan struct{})
defer timer.Stop()
go func() {
<-timer.C
close(quit)
}()
var allowed, denied int32
var wait sync.WaitGroup
for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
wait.Add(1)
go func() {
for {
select {
case <-quit:
wait.Done()
return
default:
if limiter.Allow() {
atomic.AddInt32(&allowed, 1)
} else {
atomic.AddInt32(&denied, 1)
}
}
}
}()
}
wait.Wait()
fmt.Printf("allowed: %d, denied: %d, qps: %d\n", allowed, denied, (allowed+denied)/seconds)
tokenlimit
从整体上令牌桶生产token逻辑如下：
- 用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中；
- 假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃；
- 当流量以速率v进入，从桶中以速率v取令牌，拿到令牌的流量通过，拿不到令牌流量不通过，执行熔断逻辑；
go-zero 在两类限流器下都采取 lua script 的方式，依赖redis可以做到分布式限流，lua script同时可以做到对 token 生产读取操作的原子性。
下面来看看 lua script 控制的几个关键属性：
| argument | mean |
|---|---|
| ARGV[1] | rate 「每秒生成几个令牌」 |
| ARGV[2] | burst 「令牌桶最大值」 |
| ARGV[3] | now_time「当前时间戳」 |
| ARGV[4] | get token nums 「开发者需要获取的token数」 |
| KEYS[1] | 表示资源的tokenkey |
| KEYS[2] | 表示刷新时间的key |
-- 返回是否可以活获得预期的token
local rate = tonumber(ARGV[1])
local capacity = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])
-- fill_time：需要填满 token_bucket 需要多久
local fill_time = capacity/rate
-- 将填充时间向下取整
local ttl = math.floor(fill_time*2)
-- 获取目前 token_bucket 中剩余 token 数
-- 如果是第一次进入，则设置 token_bucket 数量为 令牌桶最大值
local last_tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]))
if last_tokens == nil then
last_tokens = capacity
end
-- 上一次更新 token_bucket 的时间
local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", KEYS[2]))
if last_refreshed == nil then
last_refreshed = 0
end
local delta = math.max(0, now-last_refreshed)
-- 通过当前时间与上一次更新时间的跨度，以及生产token的速率，计算出新的token数
-- 如果超过 max_burst，多余生产的token会被丢弃
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate))
local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
if allowed then
new_tokens = filled_tokens - requested
end
-- 更新新的token数，以及更新时间
redis.call("setex", KEYS[1], ttl, new_tokens)
redis.call("setex", KEYS[2], ttl, now)
return allowed
上述可以看出 lua script ：只涉及对 token 操作，保证 token 生产合理和读取合理。
函数分析
从上述流程中看出：
- 有多重保障机制，保证限流一定会完成。
- 如果
redis limiter失效，至少在进程内rate limiter兜底。 - 重试
redis limiter机制保证尽可能地正常运行。
总结
go-zero 中的 tokenlimit 限流方案适用于瞬时流量冲击，现实请求场景并不以恒定的速率。令牌桶相当预请求，当真实的请求到达不至于瞬间被打垮。当流量冲击到一定程度，则才会按照预定速率进行消费。
但是生产token上，不能按照当时的流量情况作出动态调整，不够灵活，还可以进行进一步优化。此外可以参考Token bucket WIKI中提到分层令牌桶，根据不同的流量带宽，分至不同排队中。
参考
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同时欢迎大家使用 go-zero ，https://github.com/tal-tech/go-zero
