使用
const (
burst = 100
rate = 100
seconds = 5
)

store := redis.NewRedis(“localhost:6379”, “node”, “”)
fmt.Println(store.Ping())
// New tokenLimiter
limiter := limit.NewTokenLimiter(rate, burst, store, “rate-test”)
timer := time.NewTimer(time.Second * seconds)
quit := make(chan struct{})
defer timer.Stop()
go func() {
<-timer.C
close(quit)
}()

var allowed, denied int32
var wait sync.WaitGroup
for i := 0; i < runtime.NumCPU(); i++ {
wait.Add(1)
go func() {
for {
select {
case <-quit:
wait.Done()
return
default:
if limiter.Allow() {
atomic.AddInt32(&allowed, 1)
} else {
atomic.AddInt32(&denied, 1)
}
}
}
}()
}

wait.Wait()
fmt.Printf(“allowed: %d, denied: %d, qps: %d\n”, allowed, denied, (allowed+denied)/seconds)
tokenlimit
从整体上令牌桶生产token逻辑如下：

用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中；
假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃；
当流量以速率v进入，从桶中以速率v取令牌，拿到令牌的流量通过，拿不到令牌流量不通过，执行熔断逻辑；
go-zero 在两类限流器下都采取 lua script 的方式，依赖redis可以做到分布式限流，lua script同时可以做到对 token 生产读取操作的原子性。

下面来看看 lua script 控制的几个关键属性：

argument mean
ARGV[1] rate 「每秒生成几个令牌」
ARGV[2] burst 「令牌桶最大值」
ARGV[3] now_time「当前时间戳」
ARGV[4] get token nums 「开发者需要获取的token数」
KEYS[1] 表示资源的tokenkey
KEYS[2] 表示刷新时间的key
– 返回是否可以活获得预期的token

local rate = tonumber(ARGV[1])
local capacity = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])

– fill_time：需要填满 token_bucket 需要多久
local fill_time = capacity/rate
– 将填充时间向下取整
local ttl = math.floor(fill_time*2)

– 获取目前 token_bucket 中剩余 token 数
– 如果是第一次进入，则设置 token_bucket 数量为 令牌桶最大值
local last_tokens = tonumber(redis.call(“get”, KEYS[1]))
if last_tokens == nil then
last_tokens = capacity
end

– 上一次更新 token_bucket 的时间
local last_refreshed = tonumber(redis.call(“get”, KEYS[2]))
if last_refreshed == nil then
last_refreshed = 0
end

local delta = math.max(0, now-last_refreshed)
– 通过当前时间与上一次更新时间的跨度，以及生产token的速率，计算出新的token数
– 如果超过 max_burst，多余生产的token会被丢弃
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate))
local allowed = filled_tokens >= requested
local new_tokens = filled_tokens
if allowed then
new_tokens = filled_tokens - requested
end

– 更新新的token数，以及更新时间
redis.call(“setex”, KEYS[1], ttl, new_tokens)
redis.call(“setex”, KEYS[2], ttl, now)

return allowed
上述可以看出 lua script ：只涉及对 token 操作，保证 token 生产合理和读取合理。

函数分析

从上述流程中看出：

有多重保障机制，保证限流一定会完成。
如果redis limiter失效，至少在进程内rate limiter兜底。
重试 redis limiter 机制保证尽可能地正常运行。