在高并发场景下，go 框架可以通过限流和熔断机制保护系统。限流使用 sync/atomic 标准库实现，通过限制并发请求数量防止过载；熔断使用 github.com/afex/hystrix-go 库实现，当错误率过高时切断后端调用以防止级联故障，从而提高系统性能和可靠性。

Go 框架实现限流和熔断的高并发场景实战

在高并发系统中，限流和熔断是非常重要的保护机制。它们可以防止系统因过载而崩溃，并提高系统可用性。

Go 语言中有多种实现限流和熔断的框架。在这篇文章中，我们将使用 Go 官方提供的 sync/atomic 标准库实现限流，并使用 github.com/afex/hystrix-go 库实现熔断。

限流

限流通过限制并发请求的数量来防止系统过载。可以使用 sync/atomic 标准库中的 atomic.Int64 类型实现一个简单的限流器：

立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；

import "sync/atomic"

type RateLimiter struct {
    limit int64
}

func NewRateLimiter(limit int64) *RateLimiter {
    return &RateLimiter{limit: limit}
}

func (rl *RateLimiter) Allow() bool {
    current := atomic.LoadInt64(&rl.limit)
    if current <= 0 {
        return false
    }
    return atomic.AddInt64(&rl.limit, -1) >= 0
}

熔断

熔断通过在错误率过高时切断对后端服务的调用来防止级联故障。github.com/afex/hystrix-go 库提供了开箱即用的熔断功能：

import "github.com/afex/hystrix-go/hystrix"

func CallWith熔断(f func() error) error {
    return hystrix.Do("my-command", func() error {
        return f()
    }, nil)
}

实战案例

以下是一个使用这两个框架实现限流和熔断的简单 Go HTTP 服务器示例：

import (
    "context"
    "fmt"
    "net/http"
    "time"

    "github.com/afex/hystrix-go/hystrix"
    "sync/atomic"
)

const (
    maxConcurrency = 10
)

var (
    // 限流
    rateLimiter = NewRateLimiter(maxConcurrency)

    // 熔断
    熔断 = hystrix.NewCommand("my-command", hystrix.CommandConfig{
        Timeout:               time.Second * 5,
        MaxConcurrentRequests: maxConcurrency,
        ErrorPercentThreshold: 50,
        SleepWindow:           time.Second * 5,
    })
)

func main() {
    http.HandleFunc("/", handle)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

func handle(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 限流
    if !rateLimiter.Allow() {
        http.Error(w, "Too many requests", http.StatusTooManyRequests)
        return
    }

    // 熔断
    err := CallWith熔断(func() error {
        time.Sleep(time.Second * 2)
        return nil
    })

    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    fmt.Fprintln(w, "Hello, World!")
}

结论

通过使用 sync/atomic 标准库和 github.com/afex/hystrix-go 库，可以轻松地在 Go 应用程序中实现限流和熔断。这些机制可以帮助保护系统免受过载和级联故障，从而提高系统性能和可靠性。