throttled-py
GitHub: github.com/ZhuoZhuoCra...
简介:🔧 支持多种算法(固定窗口,滑动窗口,令牌桶,漏桶 & GCRA)及存储(Redis、内存)的高性能 Python 限流库。
🚀 功能
- 提供线程安全的存储后端:Redis(基于 Lua 实现限流算法)、内存(基于 threading.RLock,支持 Key 过期淘汰)。
- 支持多种限流算法:固定窗口、滑动窗口、令牌桶、漏桶 & 通用信元速率算法(Generic Cell Rate Algorithm, GCRA)。
- 提供灵活的限流策略、配额设置 API,文档详尽。
- 支持装饰器模式。
- 良好的性能,单次限流 API 执行耗时换算如下(详见 Benchmarks):
- 内存:约为 2.5 ~ 4.5 次
dict[key] += 1
操作。 - Redis:约为 1.06 ~ 1.37 次
INCRBY key increment
操作。
- 内存:约为 2.5 ~ 4.5 次
🔰 安装
shell
$ pip install throttled-py
🔥 快速开始
1)通用 API
limit
:消耗请求,返回 RateLimitResult。peek
:获取指定 Key 的限流器状态,返回 RateLimitState。
2)样例
python
from throttled import RateLimiterType, Throttled, rate_limter, store, utils
throttle = Throttled(
# 📈 使用令牌桶作为限流算法。
using=RateLimiterType.TOKEN_BUCKET.value,
# 🪣 设置配额:每分钟填充 1000 个 Token(limit),桶大小为 1000(burst)。
quota=rate_limter.per_sec(1_000, burst=1_000),
# 📁 使用内存作为存储
store=store.MemoryStore(),
)
def call_api() -> bool:
# 💧 消耗 Key=/ping 的一个 Token。
result = throttle.limit("/ping", cost=1)
return result.limited
if __name__ == "__main__":
# ✅ Total: 100000, 🕒 Latency: 0.5463 ms/op, 🚀 Throughput: 55630 req/s (--)
# ❌ Denied: 96314 requests
benchmark: utils.Benchmark = utils.Benchmark()
denied_num: int = sum(benchmark.concurrent(call_api, 100_000, workers=32))
print(f"❌ Denied: {denied_num} requests")
3)作为装饰器
python
from throttled import Throttled, rate_limter, exceptions
# 创建一个每分钟允许通过 1 次的限流器。
@Throttled(key="/ping", quota=rate_limter.per_min(1))
def ping() -> str:
return "ping"
ping()
try:
ping()
except exceptions.LimitedError as exc:
# raise Rate limit exceeded: remaining=0, reset_after=60
print(exc)
# 在异常中获取限流结果:RateLimitResult(limited=True, state=RateLimitState(limit=1, remaining=0, reset_after=60))
print(exc.rate_limit_result)