## 一、漏桶算法
即一个水桶, 进水(接受请求)的速率不限, 出水(处理请求)的速率是一定的, 如果出水的速率小于进水的速率, 就会造成水桶溢出(也就是拒绝请求); 主要是从出口限制, 以固定的速率控制访问速度, 缺点是难以应对突发请求;
依赖库：[https://github.com/go-redis/redis_rate](https://github.com/go-redis/redis_rate)
实例：
下面是一个简单的实现, 对`/v1/hello`接口进行每分钟2次的速率限制
```
// RateLimitConf 速率配置, 允许多长时间通过多少次.
type RateLimitConf struct {
Limit int64
Timer time.Duration
}
// exampleLimiterMap 接口请求速率配置, 建议放入redis/数据库同步本地缓存.
var exampleLimiterMap = map[string]RateLimitConf{
"/v1/hello": {Limit: 2, Timer: time.Minute},
}
// LimiterMiddle 分布式限流中间件.
func LimiterMiddle(ctx iris.Context) {
var (
uri = ctx.Request().RequestURI
client = redis.NewClusterClient()
key = uri
)
conf, ok := exampleLimiterMap[uri]
if ok {
limiter := redis_rate.NewLimiter(client)
if _, _, b := limiter.Allow(key, conf.Limit, conf.Timer); !b {
r, _ := httpcode.NewRequest(ctx, nil)
r.Code(httpcode.TooManyReq, fmt.Errorf("req rate limit"), nil)
return
}
}
ctx.Next()
}
```
## 二、令牌桶算法
即也是一个桶, 按照设定的速率往桶里放令牌, 10s二十次即1s放两个令牌(允许处理两次请求), 然后请求来之后必须从桶里取出来令牌才可以进行处理, 没有令牌则选择拒绝或等待; 主要是从入口限制, 允许一定量的突发请求(即桶内所有的令牌);
依赖库：[https://golang.org/x/time/rate](https://golang.org/x/time/rate)
实例：
下面是一个简单的实现, 对`/v1/hello`接口进行每分钟2次的速率限制
```
// exampleStandAloneLimiterMap 单机接口请求速率配置.
var exampleStandAloneLimiterMap = map[string]*rate.Limiter{
"/v1/hello": rate.NewLimiter(rate.Every(time.Minute), 2),
}
// StandAloneLimiterMiddle 单机限流中间件.
func StandAloneLimiterMiddle(ctx iris.Context) {
var (
uri = ctx.Request().RequestURI
)
limiter, ok := exampleStandAloneLimiterMap[uri]
if ok {
if b := limiter.Allow(); !b {
r, _ := httpcode.NewRequest(ctx, nil)
r.Code(httpcode.TooManyReq, fmt.Errorf("req rate limit"), nil)
return
}
}
ctx.Next()
}
```
