含有 #限流 标签的所有内容。
uber 在 Github 上开源了一套用于服务限流的 go 语言库 ratelimit, 该组件基于 Leaky Bucket(漏桶) 实现。
我在之前写过一篇 《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》，分析了 Golang 标准库中基于 Token Bucket 实现限流组件的 time/rate 原理，同时也讲了限流的一些背景。
相比于 TokenBucket 中，只要桶内还有剩余令牌，调用方就可以一直消费的策略。Leaky Bucket 相对来说更加严格，调用方只能严格按照预定的间隔顺序进行消费调用。(虽然 uber-go 对这个限制也做了一些优化，具体可以看下文详解)
还是老规矩，在正式讲其实现之前，我们先看下 ratelimit 的使用方法。
限流器是微服务中必不缺少的一环，可以起到保护下游服务，防止服务过载等作用。上一篇文章 《Golang 限流器 time/rate 使用介绍》 简单介绍了 time/rate 的使用方法，本文则着重分析下其实现原理。建议在正式阅读本文之前，先阅读下上一篇文章。
上一篇文章讲到，time/rate 是基于 Token Bucket(令牌桶) 算法实现的限流。本文将会基于源码，深入剖析下 Golang 是如何实现 Token Bucket 的。其代码也非常简洁，去除注释后，也就 200 行左右的代码量。
同时，我也提供了 time/rate 注释版，辅助大家理解该组件的实现。
本主题为系列文章，分上下两篇。本文主要介绍
time/rate的具体使用方法，另外一篇文章 《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》 则着重介绍其内部实现原理。
限流器是后台服务中的非常重要的组件，可以用来限制请求速率，保护服务，以免服务过载。 限流器的实现方法有很多种，例如滑动窗口法、Token Bucket、Leaky Bucket 等。
其实 Golang 标准库中就自带了限流算法的实现，即 golang.org/x/time/rate。该限流器是基于 Token Bucket(令牌桶) 实现的。
简单来说，令牌桶就是想象有一个固定大小的桶，系统会以恒定速率向桶中放 Token，桶满则暂时不放。 而用户则从桶中取 Token，如果有剩余 Token 就可以一直取。如果没有剩余 Token，则需要等到系统中被放置了 Token 才行。