分布式出站 http 速率限制器

Question

我有一个微服务架构应用程序，其中有多个服务轮询外部 API。外部 API 的速率限制为每分钟 600 个请求。我怎样才能让我的所有实例一起保持低于共享的 600 速率限制？

Google只给我带来了3个解决方案，最有希望的是：

myntra/golimit 三者中最有前途的，但我真的不知道如何设置它。
wallstreetcn/rate 似乎只有在达到限制时才会拒绝（我的应用程序需要等到它可以发出请求）并且 rate.NewLimiter func 中的 Every 函数似乎成为一个不同的导入/依赖项，我无法弄清楚它是什么
manavo/go-rate-limiter 有一个 "soft" 限制，显然，这可能会让我超过限制。有些端点如果我不能访问它们几秒钟我真的不介意，但其他端点请求应该尽可能工作。

目前我有一个业余的解决方案。下面的代码允许我设置每分钟的限制，它会在请求之间休眠以在一分钟内传播请求。此客户端速率限制是针对每个实例的，因此我必须通过硬编码将 600 个请求除以实例数量。

var semaphore = make(chan struct{}, 5)
var rate = make(chan struct{}, 10)

func init(){
    // leaky bucket
    go func() {
        ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond)
        defer ticker.Stop()
        for range ticker.C {
            _, ok := <-rate
            // if this isn't going to run indefinitely, signal
            // this to return by closing the rate channel.
            if !ok {
                return
            }
        }
}()

并在发出 http API 请求的函数内部。

rate <- struct{}{}

    // check the concurrency semaphore
    semaphore <- struct{}{}
    defer func() {
        <-semaphore
}()

我怎样才能让我的所有实例一起保持低于共享的 600 速率限制？

首选项： - 基于一个键的速率限制计数器，因此可以设置多个计数器。 - 在设定的持续时间内分散请求，这样 600 个请求不会在前 30 秒内发送，而是在整分钟持续时间内发送。

Answer 1

如果你想要一个全局速率限制器，你需要一个地方来维护分布式状态，比如zookeeper。通常，我们不想支付间接费用。或者，您可以设置一个正向代理（https://golang.org/pkg/net/http/httputil/#ReverseProxy），在其中进行速率限制。

Answer 2

我无法与您找到的库对话，但是 leaky bucket 速率限制器非常简单。您需要某种共享事务存储。每个桶（或速率限制器）然后只是一个整数和一个时间值。整数是特定时间桶中的滴数。每次必须应用速率限制时，减去自上次更新以来泄漏的滴数，然后加一个，然后检查滴数是否在桶的容量范围内。

我们正在使用 Redis 来做这类事情。要在 Redis 中实现此事务，需要一个脚本（参见 SCRIPT LOAD and EVALSHA）。例如，在 SQL 数据库中，一个 SELECT FOR UPDATE 后跟一个 UPDATE 语句可以达到同样的效果。这是我们的 Redis 脚本：

-- replicate_commands allows us to use the TIME command. We depend on accurate
-- (and reasonably consistent) timestamps. Multiple clients may have
-- inacceptable clock drift.
redis.replicate_commands()

local rate = tonumber(ARGV[1]) -- how many drops leak away in one second
local cap = tonumber(ARGV[2]) -- how many drops fit in the bucket
local now, _ = unpack(redis.call('TIME'))

-- A bucket is represented by a hash with two keys, n and t. n is the number of
-- drops in the bucket at time t (seconds since epoch).
local xs = redis.call('HMGET', KEYS[1], 'n', 't')
local n = tonumber(xs[1])
local t = tonumber(xs[2])

if type(n) ~= "number" or type(t) ~= "number" then
    -- The bucket doesn't exist yet (n and t are false), or someone messed with
    -- our hash values. Either way, pretend the bucket is empty.
    n, t = 0, now
end

-- remove drops that leaked since t
n = n - (now-t)*rate
if n < 0 then
    n = 0
end

-- add one drop if it fits
if n < cap then
    n = n + 1
else
    n = cap
end

redis.call('HMSET', KEYS[1], 'n', n, 't', now)
redis.call('EXPIRE', KEYS[1], math.floor(n/rate) + 1)

return n

示例调用每秒 10 滴，容量为 10 滴：

EVALSHA <SHA_IN_HEX> 1 rate-limit:my-bucket 10 10

脚本returns桶中的滴数。如果该数字等于容量，您可以休眠一小段时间然后重试，或者直接拒绝请求，具体取决于您的要求。

请注意脚本永远不会 returns 大于容量的值，因此在您的情况下恢复时间不超过十分之一秒。这可能不是您所需要的，因为您正在尝试匹配 third-party 速率限制器。 IE。您可能对溢出桶没问题，导致请求爆发后恢复时间更长。

分布式出站 http 速率限制器

Distributed outbound http rate limiter

go

distributed

rate-limiting