在 Go（Golang）中，基于滑动窗口的 IP 限速器是一种精确且高效的限流策略，适用于需要细粒度流量控制的场景，如防止恶意攻击、限制 API 调用频率等。 滑动窗口限速算法简介 滑动窗口算法通过在每次请求时计算过去固定时间窗口内的请求数量，实现对请求速率的限制。 与固定窗口算法相比，滑动窗口算法能更平滑地限制流量，避免突发请求集中在窗口边界的问题。 Go 中的滑动窗口 IP 限速器实现 以下是几个在 Go 中实现滑动窗口 IP 限速器的开源项目： 1. RussellLuo/slidingwindow 该库实现了 Kong API 网关使用的可扩展滑动窗口限流算法，适用于分布式环境。 特点： 支持本地和分布式限流。 通过计算当前窗口和前一个窗口的请求数，估算当前的请求速率。 适用于需要高精度限流的场景。 示例： 假设每分钟允许 100 次请求，在第 75 秒时，当前窗口内有 12 次请求，前一个窗口内有 86 次请求，则当前估算的请求数为：(GitHub) count = 86 * ((60 - 15) / 60) + 12 = 86 * 0.75 + 12 = 76.5 如果 .... 滑动窗口ip限速器 golang基础
在 Golang 中使用 float64 类型时，精度丢失主要发生在以下场景中。 根本原因是 IEEE 754 双精度浮点数标准的固有特性： 一、无法精确表示的十进制小数 原理：某些十进制小数（如 0.1、0.2）无法用有限的二进制浮点数精确表示，导致存储时被截断或四舍五入。 示例： var a float64 = 0.1 var b float64 = 0.2 fmt.Println(a + b) // 输出 0.30000000000000004 而非 0.3 • 原因：0.1 的二进制表示为无限循环小数 0.0001100110011...，而 float64 的尾数位仅 52 位，超出部分会被截断。 二、大整数或数值范围差异大的运算 原理：当数值超过 2^53（约 9e15）时，连续整数无法被准确表示，且大数和小数相加时可能发生“大数吃小数”现象。 示例： fmt.Println(float64(9007199254740993)) // 输出 9.007199254740992e15（精度丢失） fmt.Println(1e16 + 1.0 == 1e16) // 输出 t.... 有更新！ 在 Golang 中使用 float64 可能导致精度丢失的情况 golang基础
Go语言的 encoding/json 是标准库中用于处理 JSON 数据的核心模块，支持高效序列化（Marshal）与反序列化（Unmarshal）操作。以下从核心功能、使用技巧、性能优化及场景实践四个维度展开详细说明。 一、核心功能与基础用法 数据绑定原理通过结构体标签（Tag）实现 JSON 键与 Go 结构体字段的映射： type User struct { Name string `json:"name"` // 字段重命名 Age int `json:"age,omitempty"` // 空值忽略 Roles []Role `json:"roles"` // 嵌套结构 } 标签语法支持 omitempty（零值忽略）、string（数字转字符串）等扩展参数。 序列化与反序列化 • Marshal：结构体 → JSON user := User{Name: "Alice", Age: 25} jsonData, _ := json.Marshal(user) // 输出：{"name":"Alice","age":25} • Unmarshal：JSON → 结构体 j.... 有更新！ golang基础之encoding/json解读 golang基础
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