广州网站建设外包公司云设计工具
张小明 2026/1/11 4:21:27
广州网站建设外包公司,云设计工具,营销通,wordpress水滴大家好#xff0c;我是Tony Bai。欢迎来到我们的专栏 《API 设计之道#xff1a;从设计模式到 Gin 工程化实现》的第八讲。在上一讲中#xff0c;我们给 API 穿上了“防弹衣”#xff0c;通过幂等性设计防止了重复请求的数据污染。今天#xff0c;我们要给 API 装上“红绿…大家好我是Tony Bai。欢迎来到我们的专栏 《API 设计之道从设计模式到 Gin 工程化实现》的第八讲。在上一讲中我们给 API 穿上了“防弹衣”通过幂等性设计防止了重复请求的数据污染。今天我们要给 API 装上“红绿灯”和“安检门”。在云原生架构中“吵闹的邻居Noisy Neighbor”是一个经典难题。想象一下你的 SaaS 系统服务着 100 个租户。突然有一天租户 A 写了一个 Bug 脚本死循环调用你的GetOrder接口QPS 瞬间飙升 100 倍。如果没有限流数据库 CPU 飙升至 100%租户 B、C、D 的请求全部超时整个系统雪崩。如果有限流租户 A 的超额请求被快速拒绝HTTP 429而租户 B、C、D 的服务丝毫不受影响。限流Rate Limiting不仅仅是为了防攻击更是为了保障系统的可用性Availability和公平性Fairness。很多同学在写限流时喜欢在内存里放个map计数或者用 Go 官方的rate.Limiter。这在单机单实例下没问题但在 Kubernetes 多副本部署的环境下单机限流不仅由于负载均衡不均而不准确更无法控制全局的总并发量。今天这一讲我们将基于Redis和GCRAGeneric Cell Rate Algorithm算法在 Gin 中实现一个实用的分布式限流器。限流的架构哲学在开始写代码前我们需要厘清两个容易混淆的概念速率限制Rate Limiting与配额管理Quota Management。速率限制 (Rate Limiting)目的保护基础设施CPU、内存、DB 连接数不被冲垮。粒度通常是秒级或分钟级。例如100 req/s。行为通过“削峰填谷”拒绝突发流量。配额管理 (Quota / Pricing Plan)目的商业化计费或防止资源滥用。粒度通常是天级或月级。例如免费版 1000次/天专业版 无限制。行为耗尽即停。本讲主要聚焦于速率限制但也兼容配额管理的实现思路。