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news 2025/7/14 16:14:43

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原文链接：

上一篇文章介绍了如何实现计数器限流？主要有两种实现方式，分别是固定窗口和滑动窗口，并且分析了 go-zero 采用固定窗口方式实现的源码。

但是采用固定窗口实现的限流器会有两个问题：

会出现请求量超出限制值两倍的情况
无法很好处理流量突增问题

这篇文章来介绍一下令牌桶算法，可以很好解决以上两个问题。

工作原理

算法概念如下：

令牌以固定速率生成；
生成的令牌放入令牌桶中存放，如果令牌桶满了则多余的令牌会直接丢弃，当请求到达时，会尝试从令牌桶中取令牌，取到了令牌的请求可以执行；
如果桶空了，那么尝试取令牌的请求会被直接丢弃。

令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发请求，因此是目前使用较为广泛的一种限流算法。

源码实现

源码分析我们还是以 go-zero 项目为例，首先来看生成令牌的部分，依然是使用 Redis 来实现。

// core/limit/tokenlimit.go// 生成 token 速率
script = `local rate = tonumber(ARGV[1])
// 通容量
local capacity = tonumber(ARGV[2])
// 当前时间戳
local now = tonumber(ARGV[3])
// 请求数量
local requested = tonumber(ARGV[4])
// 需要多少秒才能把桶填满
local fill_time = capacity/rate
// 向下取整，ttl 为填满时间 2 倍
local ttl = math.floor(fill_time*2)
// 当前桶剩余容量，如果为 nil，说明第一次使用，赋值为桶最大容量
local last_tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]))
if last_tokens == nil thenlast_tokens = capacity
end// 上次请求时间戳，如果为 nil 则赋值 0
local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", KEYS[2]))
if last_refreshed == nil thenlast_refreshed = 0
end// 距离上一次请求的时间跨度
local delta = math.max(0, now-last_refreshed)
// 距离上一次请求的时间跨度能生成的 token 数量和桶内剩余 token 数量的和
// 与桶容量比较，取二者的小值
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate))
// 判断请求数量和桶内 token 数量的大小
local allowed = filled_tokens >= requested
// 被请求消耗掉之后，更新剩余 token 数量
local new_tokens = filled_tokens
if allowed thennew_tokens = filled_tokens - requested
end// 更新 redis token
redis.call("setex", KEYS[1], ttl, new_tokens)
// 更新 redis 刷新时间
redis.call("setex", KEYS[2], ttl, now)return allowed`

Redis 中主要保存两个 key，分别是 token 数量和刷新时间。

核心思想就是比较两次请求时间间隔内生成的 token 数量 + 桶内剩余 token 数量，和请求量之间的大小，如果满足则允许，否则则不允许。

限流器初始化：

// A TokenLimiter controls how frequently events are allowed to happen with in one second.
type TokenLimiter struct {// 生成 token 速率rate           int// 桶容量burst          intstore          *redis.Redis// 桶 keytokenKey       string// 桶刷新时间 keytimestampKey   stringrescueLock     sync.Mutex// redis 健康标识redisAlive     uint32// redis 健康监控启动状态monitorStarted bool// 内置单机限流器rescueLimiter  *xrate.Limiter
}// NewTokenLimiter returns a new TokenLimiter that allows events up to rate and permits
// bursts of at most burst tokens.
func NewTokenLimiter(rate, burst int, store *redis.Redis, key string) *TokenLimiter {tokenKey := fmt.Sprintf(tokenFormat, key)timestampKey := fmt.Sprintf(timestampFormat, key)return &TokenLimiter{rate:          rate,burst:         burst,store:         store,tokenKey:      tokenKey,timestampKey:  timestampKey,redisAlive:    1,rescueLimiter: xrate.NewLimiter(xrate.Every(time.Second/time.Duration(rate)), burst),}
}

其中有一个变量 rescueLimiter，这是一个进程内的限流器。如果 Redis 发生故障了，那么就使用这个，算是一个保障，尽量避免系统被突发流量拖垮。

提供了四个可调用方法：

// Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1).
func (lim *TokenLimiter) Allow() bool {return lim.AllowN(time.Now(), 1)
}// AllowCtx is shorthand for AllowNCtx(ctx,time.Now(), 1) with incoming context.
func (lim *TokenLimiter) AllowCtx(ctx context.Context) bool {return lim.AllowNCtx(ctx, time.Now(), 1)
}// AllowN reports whether n events may happen at time now.
// Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate.
// Otherwise, use Reserve or Wait.
func (lim *TokenLimiter) AllowN(now time.Time, n int) bool {return lim.reserveN(context.Background(), now, n)
}// AllowNCtx reports whether n events may happen at time now with incoming context.
// Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate.
// Otherwise, use Reserve or Wait.
func (lim *TokenLimiter) AllowNCtx(ctx context.Context, now time.Time, n int) bool {return lim.reserveN(ctx, now, n)
}

最终调用的都是 reverveN 方法：

func (lim *TokenLimiter) reserveN(ctx context.Context, now time.Time, n int) bool {// 判断 Redis 健康状态，如果 Redis 故障，则使用进程内限流器if atomic.LoadUint32(&lim.redisAlive) == 0 {return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)}// 执行限流脚本resp, err := lim.store.EvalCtx(ctx,script,[]string{lim.tokenKey,lim.timestampKey,},[]string{strconv.Itoa(lim.rate),strconv.Itoa(lim.burst),strconv.FormatInt(now.Unix(), 10),strconv.Itoa(n),})// redis allowed == false// Lua boolean false -> r Nil bulk replyif err == redis.Nil {return false}if errors.Is(err, context.DeadlineExceeded) || errors.Is(err, context.Canceled) {logx.Errorf("fail to use rate limiter: %s", err)return false}if err != nil {logx.Errorf("fail to use rate limiter: %s, use in-process limiter for rescue", err)// 如果有异常的话，会启动进程内限流lim.startMonitor()return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)}code, ok := resp.(int64)if !ok {logx.Errorf("fail to eval redis script: %v, use in-process limiter for rescue", resp)lim.startMonitor()return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)}// redis allowed == true// Lua boolean true -> r integer reply with value of 1return code == 1
}

最后看一下进程内限流的启动与恢复：

func (lim *TokenLimiter) startMonitor() {lim.rescueLock.Lock()defer lim.rescueLock.Unlock()// 需要加锁保护，如果程序已经启动了，直接返回，不要重复启动if lim.monitorStarted {return}lim.monitorStarted = trueatomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 0)go lim.waitForRedis()
}func (lim *TokenLimiter) waitForRedis() {ticker := time.NewTicker(pingInterval)// 更新监控进程的状态defer func() {ticker.Stop()lim.rescueLock.Lock()lim.monitorStarted = falselim.rescueLock.Unlock()}()for range ticker.C {// 对 redis 进行健康监测，如果 redis 服务恢复了// 则更新 redisAlive 标识，并退出 goroutineif lim.store.Ping() {atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 1)return}}
}