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ch5-web/ch5-06-ratelimit.md
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@ -4,11 +4,9 @@
web 系统打交道最多的是网络，无论是接受，解析用户请求，访问存储，还是把响应数据返回给用户，都是要走网络的。在没有 epoll/kqueue 之类的系统提供的 IO 多路复用接口之前，多个核心的现代计算机最头痛的是 C10k 问题，C10k 问题会导致计算机没有办法充分利用 CPU 来处理更多的用户连接，进而没有办法通过优化程序提升 CPU 利用率来处理更多的请求。 web 系统打交道最多的是网络，无论是接受，解析用户请求，访问存储，还是把响应数据返回给用户，都是要走网络的。在没有 epoll/kqueue 之类的系统提供的 IO 多路复用接口之前，多个核心的现代计算机最头痛的是 C10k 问题，C10k 问题会导致计算机没有办法充分利用 CPU 来处理更多的用户连接，进而没有办法通过优化程序提升 CPU 利用率来处理更多的请求。
从 linux 引入了 epoll 的 API 之后，这个问题基本解决了，我们可以借助其轻松解决当年的 C10k 问题，也就是说如今如果你的程序主要是和网络打交道，那么瓶颈一定在用户程序而不在操作系统内核。 从 linux 实现了 epoll，freebsd 实现了 kqueue，这个问题基本解决了，我们可以借助内核提供的 API 轻松解决当年的 C10k 问题，也就是说如今如果你的程序主要是和网络打交道，那么瓶颈一定在用户程序而不在操作系统内核。
随着时代的发展，编程语言对这些系统调用又进一步进行了封装，如今做应用层开发，几乎不会在程序中看到 epoll 之类的字眼，大多数时候我们就只要聚焦在业务逻辑上就好，不用管底层是用的 epoll 还是 kqueue。C10k 已经很少被人所提起，摩尔定律让这个 10k 这个数字失去了意义。 随着时代的发展，编程语言对这些系统调用又进一步进行了封装，如今做应用层开发，几乎不会在程序中看到 epoll 之类的字眼，大多数时候我们就只要聚焦在业务逻辑上就好。Golang 的网络库针对不同平台封装了不同的 syscall API，http 库又是构建在 net 库之上，所以在 Go 我们可以借助标准库，很轻松地写出高性能的 http 服务，下面是一个简单的 `hello world` 服务的代码：
我们先来写一个简单的 `hello world` web 服务：
```go ```go
package main package main
@ -33,7 +31,7 @@ func main() {
} }
``` ```
衡量一个 web 服务最重要的是其吞吐量，再具体一些，就是接口的 QPS。我们借助 wrk，在家用电脑 Macbook Pro 上对这个 `hello world` 服务进行基准测试，Mac 的硬件情况如下： 我们需要衡量一下这个 web 服务的吞吐量，再具体一些，实际上就是接口的 QPS。借助 wrk，在家用电脑 Macbook Pro 上对这个 `hello world` 服务进行基准测试，Mac 的硬件情况如下：
```shell ```shell
CPU: Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz CPU: Intel(R) Core(TM) i5-5257U CPU @ 2.70GHz
@ -89,7 +87,7 @@ Requests/sec: 45118.57
Transfer/sec: 5.51MB Transfer/sec: 5.51MB
``` ```
多次测试的结果在 4w 左右的 QPS浮动，响应时间最多也就是 40ms 左右，对于一个 web 程序来说，这已经是很不错的成绩了，我们只是照抄了别人的示例代码，在五行以内解决了 C10k 问题，是不是很有成就感？ 多次测试的结果在 4w 左右的 QPS浮动，响应时间最多也就是 40ms 左右，对于一个 web 程序来说，这已经是很不错的成绩了，我们只是照抄了别人的示例代码，就完成了一个高性能的 `hello world` 服务器，是不是很有成就感？
这还只是家用 PC，线上服务器大多都是 24 核心起，32G 内存+，CPU 基本都是 Intel i7。所以同样的程序在服务器上运行会得到更好的结果。 这还只是家用 PC，线上服务器大多都是 24 核心起，32G 内存+，CPU 基本都是 Intel i7。所以同样的程序在服务器上运行会得到更好的结果。