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:
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 }
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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) }
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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!") }
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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。
以上就是golang框架实现限流和熔断的高并发场景实战的详细内容,更多请关注叮当号网其它相关文章!
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