go 框架中基于漏斗算法实现限流：通过模拟漏斗中的水流入，实现限流算法。使用 time.ticker 模拟水流入，管道表示漏斗。newfunnel 函数创建漏斗，指定每秒允许流入的请求数。实战案例：限制每秒处理 10 个请求，模拟处理 100 个请求，等待漏斗信号确保不超过限流速率。

Go 框架中基于漏斗算法的限流实现

简介

漏斗算法是一种经典的限流算法，可用于控制请求或消息的流速，防止系统过载。它模拟了一个漏斗，其中水以恒定的速度流入，但流出的速度受到漏斗形状的限制。

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Go 中的实现

Go 中实现漏斗算法非常简单，我们可以使用 time.Ticker 来模拟漏斗中的水流入，并使用管道来表示漏斗本身。请看以下代码：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)

// 新建一个漏斗，能够每秒处理 n 个请求。
func NewFunnel(ctx context.Context, n int) (chan<- interface{}, error) {
    if n <= 0 {
        return nil, fmt.Errorf("invalid rate: %d", n)
    }
    // 每秒允许流入漏斗的请求数
    rate := time.Second / time.Duration(n)
    reqs := make(chan interface{})
    go func() {
        ticker := time.NewTicker(rate)
        defer ticker.Stop()
        for {
            select {
            case <-ctx.Done():
                close(reqs)
                return
            case <-ticker.C:
                // 允许下一个请求流入漏斗
                reqs <- 1
            }
        }
    }()
    return reqs, nil
}

// 实战案例：限制每秒处理 10 个请求。
func main() {
    ctx := context.Background()
    funnel, err := NewFunnel(ctx, 10)
    if err != nil {
        fmt.Printf("failed to create funnel: %v", err)
        return
    }

    // 模拟处理 100 个请求。
    for i := 0; i < 100; i++ {
        // 等待漏斗流入一个请求的信号。
        <-funnel
        fmt.Printf("处理请求 %dn", i)
    }
}

说明

• NewFunnel 函数创建一个新的漏斗，每秒允许 n 个请求流入。
• 在 main 函数中，我们创建一个每秒限制 10 个请求的漏斗。
• 我们模拟处理 100 个请求，每个请求都会等待漏斗的信号以确保不会超过限流速率。

通过这种方式，我们可以轻松地在 Go 应用程序中实现漏斗算法限流。