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序
在上一篇文章 Go 可用性(二) 限流 1: 令牌桶原理及使用 当中我们简单的介绍了令牌桶实现的原理，然后利用 /x/time/rate 这个库 10 行代码写了一个基于 ip 的 gin 限流中间件，那这个功能是怎么实现的呢？接下来我们就从源码层面来了解一下这个库的实现。这个实现很有意思，并没有真正的使用一个定时器不断的生成令牌，而是靠计算的方式来完成
本文源码基于 https://pkg.go.dev/golang.org/x/time@v0.0.0-20210220033141-f8bda1e9f3ba/rate
上回我们讲到，使用限速器的时候我们需要调用 NewLimiter 方法，然后 Limiter 提供了三组限速的方法，这三组方法其实都是通过调用 reserveN 实现的 reserveN 返回一个 *Reservation 指针，我们先来看一下这两个结构体吧。
Limiter
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| type Limiter struct {
// 互斥锁
mu sync.Mutex // 每秒产生 token 的速度, 其实是 float64 的一个别名
limit Limit // 桶的大小
burst int // 当前时间节点拥有的 tokens 数量
tokens float64 // 上次更新 token 的时间
last time.Time // 上次限速的时间，这个时间可能是过去的某个时间也可能是将来的某个时间
lastEvent time.Time
}
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Reservation
这个结构体挺有意思的，表示预约某个时间的 token
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| type Reservation struct {
// 是否能预约上
ok bool
// limter
lim *Limiter
// 预约的 token 数量
tokens int
// token 实际使用的时间
timeToAct time.Time
// 保存一下速率，因为 lim 的速率是可以被动态调整的，所以不能直接用
limit Limit
}
|
这个库并没有使用定时器来发放 token 而是用了 lazyload 的方式，等需要消费 token 的时候才通过时间去计算然后更新 token 的数量，下面我们先通过一个例子来看一下这个流程是怎么跑的
如上图所示，假设我们有一个限速器，它的 token 生成速度为 1，也就是一秒一个，桶的大小为 10，每个格子表示一秒的时间间隔
last 表示上一次更新 token 时还有 2 个 token。- 现在我有一个请求进来，我总共需要 7 个 token 才能完成这个请求
now 表示我现在进来的时间，距离 last 已经过去了 2s，那么现在就有 4 个 token- 所以我如果需要 7 个 token 那么也就还需要等待 3s 中才真的有 7 个，所以这就是
timeToAct 所在的时间节点 - 预约成功之后更新
last = now 、token = -3 因为 token 已经被预约出去了所以现在剩下的就是负数了
消费 token
总共有三组消费 token 的方法 最终都是调用的reserveN` 这个方法
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| // now: 需要消费 token 的时间点
// n: 需要多少个 token
// maxFutureReserve: 能够等待的最长时间
func (lim *Limiter) reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation {
lim.mu.Lock() // 如果发放令牌的速度无穷大的话，那么直接返回就行了，要多少可以给多少
if lim.limit == Inf {
lim.mu.Unlock()
return Reservation{
ok: true,
lim: lim,
tokens: n,
timeToAct: now,
}
} // advance 方法会去计算当前有多少个 token
// 后面会讲到，now 其实就是传入的时间，但是 last 可能会变
now, last, tokens := lim.advance(now) // 发放 token 之后还剩多少
tokens -= float64(n) // 根据 token 数量计算需要等待的时间
var waitDuration time.Duration
if tokens < 0 {
waitDuration = lim.limit.durationFromTokens(-tokens)
} // 计算是否可以发放，如果需要的量比桶的容量还大肯定是不行的
// 然后就是看需要能否容忍需要等待的时间
ok := n <= lim.burst && waitDuration <= maxFutureReserve // Prepare reservation
r := Reservation{
ok: ok,
lim: lim,
limit: lim.limit,
}
// 如果可以的话，就把 token 分配给预约者
if ok {
r.tokens = n
r.timeToAct = now.Add(waitDuration)
} // 更新各个字段的状态
if ok {
lim.last = now
lim.tokens = tokens
lim.lastEvent = r.timeToAct
} else {
// 为什么不 ok 也要更新 last 呢？因为 last 可能会改变
lim.last = last
} lim.mu.Unlock()
return r
}
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advance 方法用于计算 token 的数量
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| // now 是传入的当前的时间点，返回的 newNow 其实就是传入的参数，没有任何改变
// newLast 是更新 token 的时间
// newTokens 是 token 的数量
func (lim *Limiter) advance(now time.Time) (newNow time.Time, newLast time.Time, newTokens float64) {
// 如果当前时间比上次更新 token 的时间还要早，那么就重置一下 last
last := lim.last
if now.Before(last) {
last = now
} // 这里为了防止溢出，先计算了将桶填满需要花费的最大时间
maxElapsed := lim.limit.durationFromTokens(float64(lim.burst) - lim.tokens)
// 计算时间差，如果大于最大时间的话，就取最大值
elapsed := now.Sub(last)
if elapsed > maxElapsed {
elapsed = maxElapsed
} // 计算这段时间生成的 token 数量，如果大于桶的容量，就取桶的容量
delta := lim.limit.tokensFromDuration(elapsed)
tokens := lim.tokens + delta
if burst := float64(lim.burst); tokens > burst {
tokens = burst
} return now, last, tokens
}
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这个比较有意思的是先去计算了时间的最大值，因为初始化的时候没为 last 赋值，所以 now.Before(last) 出来的结果可能是一个很大的值，再去计算 tokens 数量很可能溢出
durationFromTokens 根据 tokens 的数量计算需要花费的时间
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| func (limit Limit) durationFromTokens(tokens float64) time.Duration {
seconds := tokens / float64(limit)
return time.Nanosecond * time.Duration(1e9*seconds)
}
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tokensFromDuration 根据时间计算 tokens 的数量
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| func (limit Limit) tokensFromDuration(d time.Duration) float64 {
// 这里通过拆分整数和小数部分可以减少时间上的误差
sec := float64(d/time.Second) * float64(limit)
nsec := float64(d%time.Second) * float64(limit)
return sec + nsec/1e9
}
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消费 token 总结
消费 token 的逻辑就讲完了，我们大概总结一下
- 需要消费的时候，先去计算一下，从过去到现在可以生成多少个 token
- 然后我们通过需要的 token 减去现在拥有的 token 数量，就得到了需要预约的 token 数量
- 再通过 token 数量转换成时间，就可以得到需要等待的时间长度，以及是否可以消费
- 然后再通过不同的消费方法进行消费
WaitN
其他两类消费方法都很简单，调用 Reservation 进行返回， WaitN 还有一点逻辑，所以我们一起来看一下
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| // ctx 用于控制超时, n 是需要消费的 token 数量，如果 context 的 Deadline 早于要等待的时间就会直接返回失败
func (lim *Limiter) WaitN(ctx context.Context, n int) (err error) {
lim.mu.Lock()
burst := lim.burst
limit := lim.limit
lim.mu.Unlock() // 先看一下是不是已经超出消费极限了
if n > burst && limit != Inf {
return fmt.Errorf("rate: Wait(n=%d) exceeds limiter's burst %d", n, burst)
} // 如果 ctx 已经结束了也不用等了
select {
case <-ctx.Done():
return ctx.Err()
default:
} // 计算一下可以等待的时间
now := time.Now()
waitLimit := InfDuration
if deadline, ok := ctx.Deadline(); ok {
waitLimit = deadline.Sub(now)
} // 调用 reserveN 得到预约数据
r := lim.reserveN(now, n, waitLimit) // 如果不 ok 说明预约不到
if !r.ok {
return fmt.Errorf("rate: Wait(n=%d) would exceed context deadline", n)
} // 如果可以预约到，计算一下需要等多久
delay := r.DelayFrom(now)
if delay == 0 {
return nil
} // 启动一个 timer 进行定时
t := time.NewTimer(delay)
defer t.Stop()
select {
case <-t.C:
// We can proceed.
return nil
case <-ctx.Done():
// 如果 context 主动取消了，那么值钱预约的 token 数量需要归还
r.Cancel()
return ctx.Err()
}
}
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取消消费
WaitN 当中如果预约上了，但是 Context 取消了，会调用 CancelAt 归还 tokens 我们来一起看一下是怎么实现的
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| func (r *Reservation) CancelAt(now time.Time) {
// 不 ok 说明没有预约上，直接返回就行了
if !r.ok {
return
} r.lim.mu.Lock()
defer r.lim.mu.Unlock() // 如果没有速率限制，或者没有消费 token 或 token 已经被消费了，都不用还了
if r.lim.limit == Inf || r.tokens == 0 || r.timeToAct.Before(now) {
return
} // 计算需要还的 token 数量
// 这里说是需要减去已经预支的 token 数量，但是我发现应该是个 bug，感觉这里减重复了
restoreTokens := float64(r.tokens) - r.limit.tokensFromDuration(r.lim.lastEvent.Sub(r.timeToAct))
if restoreTokens <= 0 {
return
} // 计算当前拥有的 tokens 数量
now, _, tokens := r.lim.advance(now) // 当前拥有的加上需要归还的就是现有的，但是不能大于桶的容量
tokens += restoreTokens
if burst := float64(r.lim.burst); tokens > burst {
tokens = burst
} // 更新 tokens 数量
r.lim.last = now
r.lim.tokens = tokens // 如果相等说明后面没有新的 token 消费，所以将状态重置到上一次
if r.timeToAct == r.lim.lastEvent {
prevEvent := r.timeToAct.Add(r.limit.durationFromTokens(float64(-r.tokens)))
if !prevEvent.Before(now) {
r.lim.lastEvent = prevEvent
}
} return
}
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存在的问题
除了上面提到的感觉 cancelAt 可能有一个 bug 外，云神的博客还提到了一个问题，就是如果我们 cancel 了的话，后面已经在等待的任务是不会重新调整的，举个例子
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| func wait() {
l := rate.NewLimiter(10, 10)
t := time.Now()
l.ReserveN(t, 10) var wg sync.WaitGroup ctx, cancel := context.WithTimeout(context.TODO(), time.Hour)
defer cancel() // 注释掉下面这段就不会提前 cancel
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
// 模拟出现问题, 200ms就取消了
time.Sleep(200 * time.Millisecond)
cancel()
}() wg.Add(2)
go func() {
defer wg.Done()
// 如果要等，这个要等 1s 才能执行，但是我们的 ctx 200ms 就会取消
l.WaitN(ctx, 10)
fmt.Printf("[1] cost: %s\n", time.Since(t))
}() time.Sleep(100 * time.Millisecond) go func() {
defer wg.Done()
// 正常情况下，这个要等 1.2 s 才能执行，但是我们前面都取消了
// 这个是不是应该就只需要等 200ms 就执行了
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Hour)
defer cancel()
l.WaitN(ctx, 2)
fmt.Printf("[2] cost: %s\n", time.Since(t))
}() wg.Wait()
}
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我们先看一下不提前 cancel 的结果
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| [1] cost: 1.0002113s
[2] cost: 1.2007347s
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再看看提前 cancel 的结果
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| [1] cost: 200.8268ms
[2] cost: 1.201066s
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可以看到就是 1 有变化，从 1s -> 200ms 但是 2 一直都要等 1.2s
总结
仔细看了一下令牌桶的实现，但是也留下了一个疑问，如果哪位童鞋知道希望可以留言告诉我，在取消的时候，会减掉一个预约的时间，但是我发现这里其实应该是重复减了一次
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| restoreTokens := float64(r.tokens) - r.limit.tokensFromDuration(r.lim.lastEvent.Sub(r.timeToAct))
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下面是测试代码
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| func main() {
t0 := time.Now()
t1 := time.Now().Add(100 * time.Millisecond)
t2 := time.Now().Add(200 * time.Millisecond)
t3 := time.Now().Add(300 * time.Millisecond) l := rate.NewLimiter(10, 20)
l.ReserveN(t0, 15) // 桶里还剩 5 个 token
fmt.Printf("%+v\n", l) r := l.ReserveN(t1, 10) // 桶还有 -4 个，
fmt.Printf("%+v\n", l) // 注释掉下面两行，最后结果还剩 8 个 token
l.ReserveN(t2, 2) // 桶里还有 -5 个
fmt.Printf("%+v\n", l) r.CancelAt(t3)
fmt.Printf("%+v\n", l)
// 归还之前借的，运行结果 桶里还有 4 个
// 但是这里不应该剩下 6 个么，本来有 5 个，300ms 生成了 3 个，后面又预支出去 2 个
// 而且我发现如果我注释掉预支两个的代码，结果和我预期的一致，剩余 8 个token
}
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参考文献
Go 进阶训练营-极客时间
Token bucket - Wikipedia
令牌桶算法_百度百科 (baidu.com)
限流的概念，算法，分布式限流以及微服务架构下限流的难点 - 知乎 (zhihu.com)
令牌桶工作原理 - 知乎 (zhihu.com)
/x/time/rate
开源限流组件分析（二）：Golang-time/rate 限速算法实现分析 - 熊喵君的博客 | PANDAYCHEN
Golang rate 无法延迟重排的 BUG – 峰云就她了 (xiaorui.cc)
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