go限流、计数器固定窗口算法/计数器滑动窗口算法

一、问题

问题1：后端接口只能支撑每10秒1w个请求，要怎么来保护它呢？
问题2：发短信的接口，不超过100次/时，1000次/24小时，要怎么实现？

二、计数器固定窗口算法

所谓固定窗口，就是只设置了一个时间段，给这个时间段加上一个计数器。 常见的就是统计每秒钟的请求量。 这里就是一个QPS计数器。 在这一秒种内的所有请求，只要给这个计数器递增就可以得到当前的并发量了。 用这个方法也就可以解决前面的问题1。可以直接使用系统的当前UNIX时间戳，精确到秒钟。 这个时间戳作为key，设置一个较短的过期时间，比如：10s。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

type SlidingWindow struct {
	WindowSize        int
	Window            []int
	LastUpdateTime    time.Time
	WindowDuration    time.Duration
	CurrentIndex      int
	Count             int
	MaxAllowedRequest int
}

func NewSlidingWindow(windowSize int, windowDuration time.Duration, maxRequest int) *SlidingWindow {
	if windowSize <= 0 {
		panic("windowSize must be greater than 0")
	}
	return &SlidingWindow{
		WindowSize:        windowSize,
		Window:            make([]int, windowSize),
		LastUpdateTime:    time.Now(),
		WindowDuration:    windowDuration,
		CurrentIndex:      0,
		MaxAllowedRequest: maxRequest,
	}
}

func (sw *SlidingWindow) IncrementCount() {
	now := time.Now()

	if now.Sub(sw.LastUpdateTime) >= sw.WindowDuration { //比较时间是否超过限定时间
		sw.ResetWindow()
	}

	sw.Count++
	sw.Window[sw.CurrentIndex] = sw.Count //窗口总量加1

	if sw.Count > sw.MaxAllowedRequest { //最好用窗口总量去计算。这里为了显示两种效果
		fmt.Println("Max allowed request exceeded")
	}
	sw.CurrentIndex = (sw.CurrentIndex + 1) % sw.WindowSize //窗口往后移动一个位置
}

func (sw *SlidingWindow) ResetWindow() {
	for i := range sw.Window {//将窗口归零
		sw.Window[i] = 0
	}
	sw.Count = 0
	sw.LastUpdateTime = time.Now() //记录最后一次更新
}

func main2() {
	windowSize := 5 //窗口粒度，问题1的话可以简化掉。
	windowDuration := time.Second * 10//十秒的访问量
	maxRequest := 10000//最大访问量

	slidingWindow := NewSlidingWindow(windowSize, windowDuration, maxRequest)

	for i := 0; i < 10; i++ {
		slidingWindow.IncrementCount()
		time.Sleep(time.Second)
	}
}

三、计数器滑动窗口算法

固定窗口就一个计数器，而滑动窗口就需要有多个计数器。 具体需要多少个计数器，要看窗口的范围和粒度来决定窗口大小。 比如：时间窗口的范围是24小时，时间窗口的粒度是1小时，那么窗口大小就是24，需要的计数器也就是24个。 我们再来回顾下前面的问题2。 如果我们用上面的固定窗口算法，需要2个计数器，一个是小时的计数器，一个是24小时，也就是天的计数器。 很明显，天的计数器会有很大的误差。 比如：昨天14点前没有任何请求，然后在14点开始，每小时都有100次请求。 到昨天的23点，刚好用完了1000次全天的额度。 但是这时候，还是每小时有100个请求， 那么从昨天的14点到今天10点，总共20小时就会有2000次请求，远远超过了24小时最多1500次的限制。 所以，这里使用滑动窗口替代固定窗口会更加合适。 如果想要限流控制点更加精准，那么就可以把窗口粒度设计的更细。 而代价就是窗口大小增加，需要的存储和计算量都会增加。 所以，这里也是需要对精准度和成本做平衡和选择，难以兼得。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

type RateLimiter struct {
	perHour     int
	perDay      int
	hourWindow  []int
	dayWindow   []int
	lastHourIdx int
	lastDayIdx  int
}

func NewRateLimiter(perHour, perDay int) *RateLimiter {
	return &RateLimiter{
		perHour:     perHour,
		perDay:      perDay,
		hourWindow:  make([]int, 60),
		dayWindow:   make([]int, 1440),
		lastHourIdx: 0,
		lastDayIdx:  0,
	}
}

func (rl *RateLimiter) Allow() bool {
	now := time.Now()
	hourIdx := (now.Minute() + now.Hour()*60) % 60  //记录小时的id，
	dayIdx := now.Hour()*60 + now.Minute()         //记录天的id

	if rl.hourWindow[hourIdx] >= rl.perHour || rl.dayWindow[dayIdx] >= rl.perDay {
		return false
	}

	rl.hourWindow[hourIdx]++
	rl.dayWindow[dayIdx]++
	rl.cleanUpOldEntries(hourIdx, dayIdx)

	return true
}

func (rl *RateLimiter) cleanUpOldEntries(hourIdx, dayIdx int) {
	if hourIdx != rl.lastHourIdx {//如果小时id更新了需要窗口往右移动
		rl.hourWindow[hourIdx] = 1 //最新小时id的总量为1
		rl.hourWindow[rl.lastHourIdx] = 0 //窗口往右移动，上一个归零
		rl.lastHourIdx = hourIdx //记录最新id
	}

	if dayIdx != rl.lastDayIdx {
		rl.dayWindow[dayIdx] = 1
		rl.dayWindow[rl.lastDayIdx] = 0
		rl.lastDayIdx = dayIdx
	}
}

func main3() {
	limiter := NewRateLimiter(100, 1000)

	for i := 0; i < 1200; i++ {
		if limiter.Allow() {
			fmt.Printf("Request %d allowed\n", i+1)
		} else {
			fmt.Printf("Request %d blocked\n", i+1)
		}
		time.Sleep(time.Second)
	}
}