Go 中实现用户的每日限额（比如一天只能领三次福利）

如果你写一个 bug 管理系统，用了这个 PeriodLimit 你就可以限制每个测试人员每天只能给你提一个 bug。工作是不是就轻松很多了？:P

如今微服务架构大行其道本质原因是因为要降低系统的整体复杂度，将系统风险均摊到子系统从而最大化保证系统的稳定性，通过领域划分拆成不同的子系统后各个子系统能独立的开发、测试、发布，研发节奏和效率能明显提高。

但同时也带来了问题，比如：调用链路过长，部署架构复杂度提升，各种中间件需要支持分布式场景。为了确保微服务的正常运行，服务治理就不可或缺了，通常包括：限流，降级，熔断。

其中限流指的是针对接口调用频率进行限制，以免超出承载上限拖垮系统。比如：

• 电商秒杀场景

• API 针对不同商户限流

常用的限流算法有：

• 固定时间窗口限流
• 滑动时间窗口限流
• 漏桶限流
• 令牌桶限流

本文主要讲解固定时间窗口限流算法。

工作原理

从某个时间点开始每次请求过来请求数+1，同时判断当前时间窗口内请求数是否超过限制，超过限制则拒绝该请求，然后下个时间窗口开始时计数器清零等待请求。

优缺点

优点

实现简单高效，特别适合用来限制比如一个用户一天只能发10篇文章、只能发送5次短信验证码、只能尝试登录5次等场景，实际业务中此类场景非常多见。

缺点

固定时间窗口限流的缺点在于无法处理临界区请求突发场景。

假设每 1s 限流 100 次请求，用户在中间 500ms 时开始 1s 内发起 200 次请求，此时 200 次请求是可以全部通过的。这就和我们预期 1s 限流 100 次不合了，根源在于限流的细粒度太粗。

go-zero 代码实现

core/limit/periodlimit.go

go-zero 中使用 redis 过期时间来模拟固定时间窗口。

redis lua 脚本：

-- KYES[1]:限流器key-- ARGV[1]:qos,单位时间内最多请求次数-- ARGV[2]:单位限流窗口时间-- 请求最大次数,等于p.quotalocal limit = tonumber(ARGV[1])-- 窗口即一个单位限流周期,这里用过期模拟窗口效果,等于p.permitlocal window = tonumber(ARGV[2])-- 请求次数+1,获取请求总数local current = redis.call("INCRBY",KYES[1],1)-- 如果是第一次请求,则设置过期时间并返回 成功if current == 1 then
  redis.call("expire",KYES[1],window)
  return 1-- 如果当前请求数量小于limit则返回 成功elseif current < limit then
  return 1-- 如果当前请求数量==limit则返回 最后一次请求elseif current == limit then
  return 2-- 请求数量>limit则返回 失败else
  return 0end

固定时间窗口限流器定义

type (
  // PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit.
  // go中常见的option参数模式
  // 如果参数非常多，