缓存设计的好，服务基本不会倒

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大家好，很高兴来到“GO开源说” 跟大家分享开源项目背后的一些故事、设计思想以及使用方法，今天分享的项目是 go-zero，一个集成了各种工程实践的 web 和 rpc 框架。我是Kevin，go-zero 作者，我的 github id 是 kevwan。

go-zero 概览

go-zero 虽然是20年8月7号才开源，但是已经经过线上大规模检验了，也是我近20年工程经验的积累，开源后得到社区的积极反馈，在5个多月的时间里，获得了6k stars。多次登顶github Go语言日榜、周榜、月榜榜首，并获得了gitee最有价值项目（GVP），开源中国年度最佳人气项目。同时微信社区极为活跃，3000+人的社区群，go-zero爱好者们一起交流go-zero使用心得和讨论使用过程中的问题。

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go-zero 是如何追踪你的请求链路

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微服务架构中，调用链可能很漫长，从 http 到 rpc ，又从 rpc 到 http 。而开发者想了解每个环节的调用情况及性能，最佳方案就是 全链路跟踪。追踪的方法就是在一个请求开始时生成一个自己的 spanID ，随着整个请求链路传下去。我们则通过这个 spanID 查看整个链路的情况和性能问题。

下面来看看 go-zero 的链路实现。

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2020最佳人气项目之Go Web框架

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go-zero 是一个集成了各种工程实践的 web 和 rpc 框架，其中rest是web框架模块，基于Go语言原生的http包进行构建，是一个轻量的，高性能的，功能完整的，简单易用的web框架。获得了2020码云最有价值项目和开源中国最佳人气项目奖。

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服务自适应降载保护设计

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设计目的

• 保证系统不被过量请求拖垮
• 在保证系统稳定的前提下，尽可能提供更高的吞吐量

设计考虑因素

• 如何衡量系统负载

• • 是否处于虚机或容器内，需要读取cgroup相关负载
  • 用1000m表示100%CPU，推荐使用800m表示系统高负载

• 尽可能小的Overhead，不显著增加RT

• 不考虑服务本身所依赖的DB或者缓存系统问题，这类问题通过熔断机制来解决

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go-zero 如何扛住流量冲击（二）

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上一篇介绍的是 go-zero 中滑动窗口限流，本篇介绍另外一个 tokenlimit ，令牌桶限流。

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go-zero 如何扛住流量冲击（一）

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不管是在单体服务中还是在微服务中，开发者为前端提供的API接口都是有访问上限的，当访问频率或者并发量超过其承受范围时候，我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性。即接口也需要安装上保险丝，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。

go-zero 集成了开箱即用的 限流器 。其中内置了两种限流器，也对应两类使用场景：

种类	原理	场景
periodlimit	单位时间限制访问次数	需要强行限制数据的传输速率
tokenlimit	令牌桶限流	限制数据的平均传输速率，同时允许某种程度的突发传输

本文就来介绍一下 periodlimit 。

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