分布式系统中可通过限流和熔断机制应对资源争用和服务故障。限流通过限制请求数量防止资源耗尽和性能下降，而熔断机制在检测到服务故障时触发，防止不必要的请求浪费资源和恶化故障。在 golang 框架中，可以使用 [ratelimit](https://github.com/juju/ratelimit) 库实现限流，并使用 [resilience](https://github.com/go-resilience/resilience) 或 [hystrix-go](https://github.com/afex/hystrix-go) 库实现熔断。

Go 框架中分布式限流和熔断机制的实战指南

背景

在分布式系统中，资源争用和服务故障是非常常见的。限流和熔断机制可以帮助我们应对这些挑战，保护系统免受过载和级联故障的影响。

分布式限流

限流限制对系统发出的请求数量，以防止资源耗尽和性能下降。Golang 库中常用的限流库是 [ratelimit](https://github.com/juju/ratelimit)。

import (
    "context"
    "time"

    "github.com/juju/ratelimit"
)

func main() {
    limiter := ratelimit.NewBucketWithRate(10, time.Second)

    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
    defer cancel()

    err := limiter.Take(ctx, 1)
    if err != nil {
        // Handle error
    }

    // Make the request
}

分布式熔断

熔断机制在检测到服务故障时触发，以防止不必要的请求浪费资源并进一步恶化故障。著名的 Golang 熔断库包括 [resilience](https://github.com/go-resilience/resilience) 和 [hystrix-go](https://github.com/afex/hystrix-go)。

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import (
    "context"
    "fmt"
    "time"

    "github.com/go-resilience/resilience"
)

func main() {
    breaker := resilience.NewBreaker(
        resilience.NewNoOpCircuit(
            resilience.WithTripFunc(resilience.Linear(5, time.Second, 1)),
            resilience.WithResetFunc(resilience.TimeLimited(time.Second)),
        ),
    )

    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
    defer cancel()

    res, err := resilience.Run(breaker, func(ctx context.Context) (interface{}, error) {
        // Make the request
        return "", fmt.Errorf("error")
    })
    if err != nil {
        // Handle error
    }

    fmt.Println(res)
}

实战案例

场景：保护用户访问个人主页免受DoS攻击。

方案：

• 使用限流机制限制每个用户每秒向API发出的请求数量。
• 使用熔断机制监控API的可用性，并在检测到故障时触发熔断，阻止用户发出请求。

结论

通过在 Golang 框架中实施分布式限流和熔断机制，我们可以有效地保护系统免受资源争用和服务故障的影响，保持系统的高可用性和稳定性。