throttled-py：高性能的Python限流库

throttled-py：高性能的Python限流库

throttled-py 🔧 High-performance Python rate limiting library with multiple algorithms (Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket, Leaky Bucket & GCRA) and storage backends (Redis, In-Memory). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/throttled-py

在软件开发中，为了避免系统过载或按照API提供者的要求对请求进行限制，限流是一种常见的技术手段。今天，我将为您推荐一个高性能的Python限流库——throttled-py。

项目介绍

throttled-py 是一个高性能的Python限流库，支持多种限流算法和存储后端。它提供了线程安全的存储后端，包括 Redis 和内存存储，并支持多种限流算法，如固定窗口、滑动窗口、令牌桶、漏桶和通用单元格速率算法（GCRA）。此外，throttled-py 还提供了灵活的限流策略、配额配置和详细的文档。

项目技术分析

throttled-py 支持多种限流算法，这意味着开发者可以根据不同的场景选择最合适的算法。以下是几种主要的限流算法：

• 固定窗口计数器：在固定时间窗口内对请求进行计数，超过限制则拒绝服务。
• 滑动窗口：对请求进行计数，但时间窗口会根据请求时间向后滑动。
• 令牌桶：以固定速率向桶中添加令牌，请求到来时需消耗一个令牌。
• 漏桶：请求到来时，如果桶中有令牌则消耗一个令牌，否则等待。
• 通用单元格速率算法（GCRA）：一种更精确的限流算法，适用于复杂的限流场景。

此外，throttled-py 还提供了内存和Redis两种存储后端，使得限流可以在分布式系统中生效。

项目技术应用场景

throttled-py 适用于多种场景，尤其是以下几种：

1. API 限流：保护后端服务，防止因请求过载而导致服务不可用。
2. 资源保护：对共享资源进行限流，防止资源被过度使用。
3. 分布式系统：在分布式系统中使用Redis作为存储后端，确保限流策略的一致性。

项目特点

throttled-py 具有以下特点：

• 线程安全：无论是内存存储还是Redis存储，都提供了线程安全的实现。
• 多种算法支持：支持多种限流算法，满足不同的限流需求。
• 灵活配置：提供多种限流策略和配额配置，可根据实际需求进行调整。
• 高性能：单次限流API调用的执行时间远低于直接操作存储。
• 易于使用：通过简单的函数调用或装饰器即可实现限流。

以下是throttled-py的基本使用示例：

from throttled import Throttled

# 默认：内存存储，令牌桶算法，每分钟60次请求。
throttle = Throttled()

# 检查限流状态
print(throttle.peek("key"))
# 执行限流操作
print(throttle.limit("key", 1))

在分布式系统中，可以使用Redis作为存储后端：

from throttled import RateLimiterType, Throttled, rate_limter, store

@Throttled(
    key="/api/products",
    using=RateLimiterType.TOKEN_BUCKET.value,
    quota=rate_limter.per_min(1),
    store=store.RedisStore(server="redis://127.0.0.1:6379/0", options={"PASSWORD": ""}),
)
def products() -> list:
    return [{"name": "iPhone"}, {"name": "MacBook"}]

products()  # 成功
products()  # 可能抛出 LimitedError

通过上述分析，我们可以看出throttled-py不仅功能强大，而且易于使用，是Python限流解决方案的不错选择。

如果您正在寻找一个高性能、易用的Python限流库，throttled-py 绝对值得一试。立即通过 pip install throttled-py 安装体验吧！

throttled-py 🔧 High-performance Python rate limiting library with multiple algorithms (Fixed Window, Sliding Window, Token Bucket, Leaky Bucket & GCRA) and storage backends (Redis, In-Memory). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/throttled-py