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：
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。
算法概念如下：
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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 then last_tokens = capacityend// 上次请求时间戳，如果为 nil 则赋值 0local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", KEYS[2]))if last_refreshed == nil then last_refreshed = 0end// 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_tokensif allowed then new_tokens = filled_tokens - requestedend// 更新 redis tokenredis.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 int store *redis.Redis // 桶 key tokenKey string // 桶刷新时间 key timestampKey string rescueLock 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。
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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 reply if 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 1 return 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 = true atomic.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 = false lim.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 goroutine if lim.store.Ping() { atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 1) return } }}参考文章：
本文链接：//www.dmpip.com//www.dmpip.com/showinfo-26-5770-0.htmlGo-Zero 是如何实现令牌桶限流的？
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