


Cara menggunakan Golang untuk melaksanakan pengehadan semasa permintaan
Dengan peningkatan penggunaan aplikasi rangkaian moden, banyak permintaan pengguna mula membanjiri pelayan, yang menyebabkan beberapa masalah. Di satu pihak, prestasi pelayan adalah terhad dan tidak ada jaminan bahawa semua permintaan boleh diproses sebaliknya, sebilangan besar permintaan yang tiba pada masa yang sama mungkin membuat perkhidmatan tidak stabil. Pada masa ini, mengehadkan kadar permintaan telah menjadi pilihan yang tidak dapat dielakkan Berikut akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan pengehadan semasa permintaan.
Apakah pendikitan?
Pendikit pendikit merujuk kepada mengehadkan bilangan maksimum permintaan atau trafik data yang boleh tahan oleh aplikasi, sistem atau perkhidmatan dalam tempoh masa tertentu. Pengehadan semasa boleh membantu kami mengurangkan serangan rangkaian dan mencegah penyalahgunaan lebar jalur dan penyalahgunaan sumber. Biasanya kami memanggil had ini "kawalan aliran", yang boleh mengutamakan permintaan jenis dan sumber yang berbeza dan memproses permintaan jenis dan sumber yang berbeza pada perkadaran yang berbeza.
Melaksanakan pengehadan semasa permintaan
Algoritma pengehad semasa tetingkap berasaskan tetingkap masa
Algoritma yang paling mudah dan langsung ialah algoritma pengehadan semasa berasaskan tetingkap masa. Ia menyemak sama ada jumlah bilangan permintaan yang dihantar dalam tempoh terkini melebihi ambang. Panjang tetingkap masa boleh dilaraskan mengikut ciri-ciri aplikasi untuk mencapai prestasi optimum dan kadar penggera palsu minimum.
Andaikan kita perlu mengehadkan bilangan maksimum akses sesaat kepada API Kita boleh menggunakan pakej masa di Golang untuk mengira trafik dan menggunakan saluran penimbal untuk melaksanakan baris gilir permintaan. Kodnya adalah seperti berikut:
type ApiLimiter struct { rate float64 // 时间窗口内最大请求数 capacity int // 请求队列最大长度,即最多能有多少请求同时被处理 requestNum int // 时间窗口内已处理请求总数 queue chan int // 缓冲通道,用于实现请求队列 } func NewApiLimiter(rate float64, capacity int) *ApiLimiter { return &ApiLimiter{ rate: rate, capacity: capacity, requestNum: 0, queue: make(chan int, capacity), } } func (al *ApiLimiter) Request() bool { now := time.Now().UnixNano() maxRequestNum := int(float64(now)/float64(time.Second)*al.rate) + 1 // 统计最近一秒内应该处理的请求数量 if maxRequestNum <= al.requestNum { // 超过最大请求数,返回false return false } al.queue <- 1 // 将请求压入队列 al.requestNum += 1 return true }
Dalam contoh ini, kami menggunakan chan dalam Golang untuk melaksanakan baris gilir permintaan dan menggunakan pakej masa untuk mengira bilangan permintaan dalam tetingkap masa. Selepas setiap permintaan sampai ke pelayan, kami akan meletakkan permintaan ke dalam baris gilir, dan jumlah permintaan juga akan dibandingkan dengan bilangan maksimum permintaan Jika melebihi bilangan maksimum, palsu akan dikembalikan.
Algoritma Baldi Bocor
Algoritma Baldi Bocor ialah satu lagi algoritma pengehad semasa yang terkenal Pada bila-bila masa, baldi bocor mengekalkan bilangan permintaan tertentu. Apabila permintaan baharu tiba, semak dahulu sama ada bilangan permintaan yang tinggal dalam baldi bocor mencapai jumlah permintaan maksimum. Jika ya, tolak permintaan baharu jika tidak, masukkan permintaan baharu ke dalam baldi dan kurangkan bilangan permintaan dalam baldi oleh seorang.
Algoritma baldi bocor boleh dilaksanakan dengan bantuan coroutine dan pemasa di Golang. Kami boleh menggunakan pemasa untuk mewakili baldi bocor kami yang mengalir keluar perlahan-lahan dari semasa ke semasa. Kodnya adalah seperti berikut:
type LeakyBucket struct { rate float64 // 漏桶每秒处理的请求量(R) capacity int // 漏桶的大小(B) water int // 漏桶中当前的水量(当前等待处理的请求个数) lastLeaky int64 // 上一次请求漏出的时间,纳秒 leakyTimer *time.Timer // 漏桶接下来漏水需要等待的时间 reject chan int // 被拒绝的请求通道 } func NewLeakyBucket(rate float64, capacity int) *LeakyBucket { bucket := &LeakyBucket{ rate: rate, capacity: capacity, water: 0, reject: make(chan int, 1000), } bucket.leakyTimer = time.NewTimer(time.Second / time.Duration(rate)) return bucket } func (lb *LeakyBucket) Request() chan int { select { case <-lb.leakyTimer.C: if lb.water > 0 { lb.water -= 1 lb.leakyTimer.Reset(time.Second / time.Duration(lb.rate)) return nil // 请求被允许 } lb.leakyTimer.Reset(time.Second / time.Duration(lb.rate)) return lb.reject // 请求被拒绝 default: if lb.water >= lb.capacity { return lb.reject // 请求被拒绝 } else { lb.water += 1 // 请求被允许 return nil } } }
Dalam contoh ini, kami menggunakan pemasa di Golang untuk merealisasikan kadar aliran keluar baldi bocor dan menggunakan chan untuk merealisasikan penimbalan permintaan. Kami mula-mula mencipta pemasa untuk memeriksa jumlah permintaan yang tinggal (air) dalam baldi yang bocor sebelum permintaan itu berlalu, kami akan menyemak dahulu sama ada ia telah mencapai kapasiti maksimum untuk diproses. jika tidak, kami akan Sila masukkan ke dalam baldi yang bocor dan tambah 1 kepada jumlah air.
Fikiran Lanjut
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan dua algoritma pengehad semasa permintaan biasa: algoritma pengehad semasa berasaskan tetingkap dan algoritma baldi bocor. Walau bagaimanapun, terdapat banyak variasi lain bagi algoritma ini, seperti kawalan aliran berdasarkan kepentingan permintaan atau digunakan bersama dengan struktur data baris gilir. Golang sendiri mempamerkan model konkurensi dan coroutine yang sangat baik, menjadikannya salah satu alat terbaik untuk melaksanakan pendikitan permintaan.
Pada masa hadapan, dengan perkembangan lanjut kecerdasan buatan, data besar dan teknologi lain, kami memerlukan algoritma pengehad semasa yang lebih baik untuk menyokong operasi aplikasi kami. Jadi, sebelum kita berfikir lebih jauh, mari kita meneroka dan mengkaji bidang yang sentiasa berubah dan berkembang ini bersama-sama.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Golang untuk melaksanakan pengehadan semasa permintaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





OpenSSL, sebagai perpustakaan sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam komunikasi yang selamat, menyediakan algoritma penyulitan, kunci dan fungsi pengurusan sijil. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kelemahan keselamatan yang diketahui dalam versi sejarahnya, yang sebahagiannya sangat berbahaya. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada kelemahan umum dan langkah -langkah tindak balas untuk OpenSSL dalam sistem Debian. Debianopenssl yang dikenal pasti: OpenSSL telah mengalami beberapa kelemahan yang serius, seperti: Kerentanan Pendarahan Jantung (CVE-2014-0160): Kelemahan ini mempengaruhi OpenSSL 1.0.1 hingga 1.0.1f dan 1.0.2 hingga 1.0.2 versi beta. Penyerang boleh menggunakan kelemahan ini untuk maklumat sensitif baca yang tidak dibenarkan di pelayan, termasuk kunci penyulitan, dll.

Perpustakaan yang digunakan untuk operasi nombor terapung dalam bahasa Go memperkenalkan cara memastikan ketepatannya ...

Masalah Threading Giliran di GO Crawler Colly meneroka masalah menggunakan Perpustakaan Colly Crawler dalam bahasa Go, pemaju sering menghadapi masalah dengan benang dan permintaan beratur. � ...

Laluan Pembelajaran Backend: Perjalanan Eksplorasi dari Front-End ke Back-End sebagai pemula back-end yang berubah dari pembangunan front-end, anda sudah mempunyai asas Nodejs, ...

Artikel ini memperkenalkan pelbagai kaedah dan alat untuk memantau pangkalan data PostgreSQL di bawah sistem Debian, membantu anda memahami pemantauan prestasi pangkalan data sepenuhnya. 1. Gunakan PostgreSQL untuk membina pemantauan PostgreSQL sendiri menyediakan pelbagai pandangan untuk pemantauan aktiviti pangkalan data: PG_STAT_ACTIVITY: Memaparkan aktiviti pangkalan data dalam masa nyata, termasuk sambungan, pertanyaan, urus niaga dan maklumat lain. PG_STAT_REPLITI: Memantau status replikasi, terutamanya sesuai untuk kluster replikasi aliran. PG_STAT_DATABASE: Menyediakan statistik pangkalan data, seperti saiz pangkalan data, masa komitmen/masa rollback transaksi dan petunjuk utama lain. 2. Gunakan alat analisis log pgbadg

Masalah menggunakan redisstream untuk melaksanakan beratur mesej dalam bahasa Go menggunakan bahasa Go dan redis ...

Perbezaan antara percetakan rentetan dalam bahasa Go: perbezaan kesan menggunakan fungsi println dan rentetan () sedang ...

Di bawah rangka kerja beegoorm, bagaimana untuk menentukan pangkalan data yang berkaitan dengan model? Banyak projek beego memerlukan pelbagai pangkalan data untuk dikendalikan secara serentak. Semasa menggunakan beego ...
