Go语言实现接口IP限流，黑名单&白名单的实例，都可用！
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在Go语言中，可以使用令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）来实现接口IP限流。令牌桶算法基于令牌桶的概念，每个令牌代表一个请求，令牌桶限制了请求的速率。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用令牌桶算法实现接口IP限流：
package main
import (
"fmt"
"net"
"sync"
"time"
)
type RateLimiter struct {
bucket map[string]*TokenBucket
mutex sync.Mutex
}
type TokenBucket struct {
rate float64 // 速率，单位：令牌/秒
capacity float64 // 令牌桶容量
tokens float64 // 当前令牌数量
lastUpdate time.Time // 上次更新时间
}
func NewRateLimiter() *RateLimiter {
return &RateLimiter{
bucket: make(map[string]*TokenBucket),
}
}
func (rl *RateLimiter) AllowIP(ip string) bool {
rl.mutex.Lock()
defer rl.mutex.Unlock()
bucket, exists := rl.bucket[ip]
if !exists {
// 初始化令牌桶
bucket = &TokenBucket{
rate: 10, // 每秒生成10个令牌
capacity: 10, // 令牌桶容量为10个
tokens: 10, // 初始时令牌桶为满的状态
lastUpdate: time.Now(),
}
rl.bucket[ip] = bucket
}
// 计算时间间隔，并根据速率生成令牌
now := time.Now()
elapsed := now.Sub(bucket.lastUpdate).Seconds()
tokensToAdd := elapsed * bucket.rate
// 更新令牌桶状态
if tokensToAdd > 0 {
bucket.tokens = bucket.tokens + tokensToAdd
if bucket.tokens > bucket.capacity {
bucket.tokens = bucket.capacity
}
bucket.lastUpdate = now
}
// 检查令牌数量是否足够
if bucket.tokens >= 1 {
bucket.tokens--
return true
}
return false
}
func main() {
limiter := NewRateLimiter()
// 模拟并发请求
for i := 0; i < 20; i++ {
go func() {
ip := GetClientIP() // 获取客户端IP
if limiter.AllowIP(ip) {
fmt.Printf("Request from IP %s is allowed\n", ip)
} else {
fmt.Printf("Request from IP %s is rate limited\n", ip)
}
}()
}
// 等待所有请求完成
time.Sleep(2 * time.Second)
}
func GetClientIP() string {
conn, _ := net.Dial("udp", "8.8.8.8:80")
defer conn.Close()
localAddr := conn.LocalAddr().(*net.UDPAddr)
return localAddr.IP.String()
}
在上述示例中，我们定义了 RateLimiter 结构体和 TokenBucket 结构体，用于表示IP限流的令牌桶和限流器。RateLimiter 使用 sync.Mutex 来保证并发安全。
通过 AllowIP 方法实现IP限流逻辑。该方法首先从 RateLimiter 中获取对应IP的令牌桶，如果令牌桶不存在，则创建一个新的令牌桶。然后根据速率计算时间间隔，并生成相应数量的令牌。最后，检查令牌桶中的令牌数量是否足够，如果足够则返回 true，表示允许访问；否则返回 false，表示限制访问。
在 main 函数中，我们创建了一个 RateLimiter 对象，并模拟并发请求。每个请求获取客户端IP，并通过 AllowIP 方法判断是否允许访问。根据令牌桶的速率和容量，前 10 个请求会被允许，后续的请求会被限流。
注意，以上示例代码仅演示了基本的令牌桶算法实现IP限流的方法。实际应用中，可能需要考虑更复杂的限流策略，如平滑突发限流、动态调整速率等，以满足具体的需求。
黑名单&白名单的实现
在Go语言中，可以使用map数据结构来实现IP黑名单和IP白名单的功能。以下是一个示例代码，演示如何实现IP黑名单和IP白名单：
package main
import (
"fmt"
"net"
)
type IPList struct {
list map[string]bool
}
func NewIPList() *IPList {
return &IPList{
list: make(map[string]bool),
}
}
func (l *IPList) AddIP(ip string) {
l.list[ip] = true
}
func (l *IPList) RemoveIP(ip string) {
delete(l.list, ip)
}
func (l *IPList) ContainsIP(ip string) bool {
_, exists := l.list[ip]
return exists
}
func main() {
// 创建IP黑名单
blacklist := NewIPList()
// 添加IP到黑名单
blacklist.AddIP("127.0.0.1")
blacklist.AddIP("192.168.0.1")
// 模拟请求，判断IP是否在黑名单中
ips := []string{"127.0.0.1", "192.168.0.1", "10.0.0.1"}
for _, ip := range ips {
if blacklist.ContainsIP(ip) {
fmt.Printf("IP %s is in the blacklist\n", ip)
} else {
fmt.Printf("IP %s is not in the blacklist\n", ip)
}
}
}
在上述示例中，我们定义了一个名为 IPList 的结构体，用于表示IP名单列表。该结构体内部使用map来存储IP，并提供了添加IP、移除IP和判断IP是否存在的方法。
在 main 函数中，我们创建了一个 IPList 对象，并添加一些IP到黑名单中。然后，我们模拟请求并判断每个IP是否在黑名单中，根据结果输出相应的消息。
如果需要实现IP白名单，可以类似地创建一个 IPList 结构体，但将逻辑调整为判断IP是否在白名单中。然后使用 AddIP 方法添加白名单IP，使用 ContainsIP 方法判断IP是否在白名单中。
在实际应用中，可以根据需求扩展 IPList 结构体的功能，如支持批量添加IP、从文件中加载名单等。此外，还可以结合网络请求的IP获取方法，获取客户端IP并进行名单判断。
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