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# 实施计划：限流 + 协程池 + 消息队列
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> 基于简历描述，本项目需要落地两个核心能力：
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> 1. 基于 go-redis 的分布式令牌桶限流
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> 2. 自定义 IO 密集型协程池 + RabbitMQ 消息队列
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## 现状分析
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| 维度 | 当前状态 | 目标状态 |
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|------|---------|---------|
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| 限流 | 无任何限流中间件；API 错误码 429 已预留但未实现 | 令牌桶算法，支持按用户/全局维度限流 |
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| 并发控制 | 每个请求裸 `go` 起协程，无上限 | 有界协程池，可控并发度 |
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| 任务队列 | 同步阻塞，任务状态通过 DB 轮询 | RabbitMQ 异步队列，生产者-消费者模式 |
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| 基础设施 | SQLite + 七牛云，无 Redis / MQ | 新增 Redis + RabbitMQ 依赖 |
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## 阶段一：基础设施接入
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### 1.1 Redis 接入
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**新增依赖：** `github.com/redis/go-redis/v9`
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**新增配置：** `internal/config/redis.go`
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```go
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type RedisConfig struct {
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Addr string `yaml:"addr"` // 默认 "localhost:6379"
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Password string `yaml:"password"`
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DB int `yaml:"db"` // 默认 0
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}
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```
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**新增初始化：** `internal/pkg/redis/client.go` — 全局 `*redis.Client` 单例，`InitRedis(cfg)` + `CloseRedis()`，在 `cmd/main.go` 启动时调用。
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**配置文件：** `config.yaml` 新增 `redis` 节。
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### 1.2 RabbitMQ 接入
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**新增依赖：** `github.com/rabbitmq/amqp091-go`
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**新增配置：** `internal/config/rabbitmq.go`
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```go
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type RabbitMQConfig struct {
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URL string `yaml:"url"` // 默认 "amqp://guest:guest@localhost:5672/"
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Queue string `yaml:"queue"` // 默认 "gen2d:tasks"
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}
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```
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**新增初始化：** `internal/pkg/mq/rabbitmq.go` — 封装连接、Channel、Queue 声明，提供 `Publish(body)` 和 `Consume(handler)` 方法。
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**Docker Compose：** 新增 `docker-compose.yml`（或更新已有文件），包含 Redis 和 RabbitMQ 服务。
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## 阶段二：分布式令牌桶限流
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### 2.1 算法选型分析
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| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
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|------|------|------|---------|
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| 固定窗口计数器 | 实现简单 | 窗口边界突发 | 对精度要求不高的场景 |
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| 滑动窗口 | 解决边界问题 | 内存开销较大 | 中等精度需求 |
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| 漏桶 | 平滑输出 | 无法应对突发 | 流量整形 |
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| **令牌桶** | 平滑 + 允许突发 | 实现稍复杂 | **API 限流（本项目选用）** |
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**选用令牌桶理由：**
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- 用户提交生成任务时存在突发行为（连续点几次生成），令牌桶允许一定的突发消费
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- go-redis 社区有成熟的 Lua 脚本实现，原子性有保证
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- 天然支持分布式，未来多实例部署无缝扩展
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### 2.2 实现方案
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**新增包：** `internal/pkg/ratelimit/`
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```
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internal/pkg/ratelimit/
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├── limiter.go // 接口定义 + 令牌桶实现
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├── middleware.go // Gin 限流中间件
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└── config.go // 限流配置
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```
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**核心接口：**
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```go
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// limiter.go
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type Limiter interface {
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// Allow 检查 key 是否允许通过，返回 (是否允许, 剩余令牌数, 重试等待时间)
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Allow(ctx context.Context, key string) (bool, int, time.Duration)
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}
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```
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**令牌桶实现要点：**
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- 底层使用 Redis + Lua 脚本保证原子性（单次 Redis 请求完成令牌检查 + 扣减）
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- Lua 脚本逻辑：计算上次调用到当前的时间差 → 按速率补充令牌 → 判断桶内令牌是否足够 → 扣减并返回
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- Key 设计：`ratelimit:{scope}:{identifier}`，例如 `ratelimit:user:123` 或 `ratelimit:global:generate`
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- 支持两级限流：用户级（per-user）+ 全局级（per-endpoint）
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**配置：**
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```go
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// config.go
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type Config struct {
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Rate int // 每秒产生的令牌数
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Burst int // 桶容量（允许的突发量）
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KeyPrefix string // Redis key 前缀
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Expiration time.Duration // key 过期时间，防止冷用户占用内存
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}
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```
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**推荐参数（生成接口）：**
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- 用户级：Rate=1/s, Burst=3（允许用户连续提交 3 个任务，之后每秒最多 1 个）
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- 全局级：Rate=10/s, Burst=20（系统总并发上限）
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### 2.3 Gin 中间件集成
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**middleware.go：**
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```go
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func RateLimit(limiter Limiter, keyFunc func(c *gin.Context) string) gin.HandlerFunc
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```
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- `keyFunc` 负责从请求中提取限流 key（如 JWT 中的 userID，或 endpoint 标识）
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- 被限流时返回 HTTP 429 + 统一错误格式 `{"code": 429, "message": "请求过于频繁，请稍后再试", "data": nil}`
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- 响应头添加 `X-RateLimit-Remaining` 和 `Retry-After`
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**路由注册（修改 `internal/router/router.go`）：**
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```go
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// 用户级限流 — 基于 JWT userID
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authGroup.Use(ratelimit.RateLimit(userLimiter, func(c *gin.Context) string {
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return c.GetString("userID")
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}))
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// 生成接口额外加全局限流
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v1.POST("/generate", ratelimit.RateLimit(globalLimiter, func(c *gin.Context) string {
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return "generate"
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}), generateHandler.Create)
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```
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## 阶段三：自定义协程池
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### 3.1 设计思路
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当前问题：每个 `POST /api/v1/generate` 裸起 `go RunPipeline()`，在高并发下可能耗尽系统资源（goroutine 数、文件描述符、DB 连接）。
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**方案选型：**
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| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
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|------|------|------|---------|
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| `ants` 库 | 开箱即用，成熟 | 黑盒，简历无亮点 | 快速实现 |
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| **手写协程池** | 可控性强，体现设计能力 | 需要维护 | **本项目选用** |
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| Semaphore | 极简 | 无排队机制 | 临时方案 |
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**选用自定义协程池理由：**
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- 简历明确写"自定义 IO 密集型协程池"，需要有手写实现
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- 可以针对 IO 密集型特征做专门调参（worker 数可设为 CPU 核数的数倍）
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- 可以与 RabbitMQ 消费者共用池，统一管理
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### 3.2 实现方案
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**新增包：** `internal/pkg/workerpool/`
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```
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internal/pkg/workerpool/
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├── pool.go // 协程池核心实现
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├── option.go // 配置选项（函数选项模式）
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└── task.go // 任务定义
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```
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**核心结构：**
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```go
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// pool.go
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type Pool struct {
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workers int // worker 数量
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taskQueue chan Task // 有界任务队列
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wg sync.WaitGroup
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ctx context.Context
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cancel context.CancelFunc
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metrics *Metrics // 运行指标
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}
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type Task struct {
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ID string
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Fn func(ctx context.Context) error
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Priority int // 预留优先级支持
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}
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type Metrics struct {
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ActiveWorkers atomic.Int32
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QueuedTasks atomic.Int32
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CompletedTasks atomic.Int64
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FailedTasks atomic.Int64
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}
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```
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**关键设计点：**
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1. **IO 密集型调参：** 默认 worker 数 = `runtime.NumCPU() * 4`（而非 CPU 密集型的 1:1），通过 `WithWorkers(n)` 可覆盖
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2. **有界队列：** `taskQueue` channel 容量有上限（默认 100），满时提交阻塞或返回 `ErrPoolFull`，防止任务无限堆积
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3. **优雅关闭：** `Shutdown(ctx)` 等待所有正在执行的任务完成或 ctx 超时
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4. **指标暴露：** 活跃 worker 数、排队任务数、完成/失败任务数，通过 `GET /api/v1/metrics` 或 Prometheus 格式暴露
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**函数选项模式配置：**
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```go
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// option.go
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type Option func(*Pool)
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func WithWorkers(n int) Option // 自定义 worker 数
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func WithQueueSize(n int) Option // 自定义队列容量
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func WithMetrics(reg prometheus.Registerer) Option // 注册 Prometheus 指标
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```
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### 3.3 接入服务层
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**修改 `internal/service/generate.go`：**
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```go
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// Before:
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go svc.runPipeline(ctx, taskID, input)
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// After:
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err := svc.pool.Submit(workerpool.Task{
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ID: taskID,
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Fn: func(ctx context.Context) error {
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||
return svc.runPipeline(ctx, taskID, input)
|
||
},
|
||
})
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||
if err != nil {
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||
// 更新任务状态为 failed，记录原因
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||
return err
|
||
}
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```
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## 阶段四：RabbitMQ 消息队列
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### 4.1 架构设计
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```
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POST /api/v1/generate
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│
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||
▼
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┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ Producer │────▶│ RabbitMQ │────▶│ Consumer │
|
||
│ (API Handler)│ │ gen2d:tasks │ │ (Worker Goroutine)│
|
||
└─────────────┘ └──────────────┘ └────────┬────────┘
|
||
│
|
||
▼
|
||
┌─────────────────┐
|
||
│ Worker Pool │
|
||
│ (协程池执行 Pipeline)│
|
||
└─────────────────┘
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```
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**同步路径（现有，保留）：** 简单请求、Prompt 优化等轻量操作仍走 HTTP 同步返回。
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**异步路径（新增）：** `POST /api/v1/generate` → 生产者发送消息到 RabbitMQ → 消费者从队列取出 → 提交到协程池执行 Pipeline。
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### 4.2 消息格式
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```go
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// internal/pkg/mq/message.go
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type TaskMessage struct {
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TaskID string `json:"task_id"`
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UserID string `json:"user_id"`
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Input service.PipelineInput `json:"input"`
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CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
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||
RetryCount int `json:"retry_count"`
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}
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```
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### 4.3 生产者（API Handler 层）
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**修改 `internal/handler/generate.go`：**
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```go
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func (h *GenerateHandler) Create(c *gin.Context) {
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// 1. 参数绑定、校验
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// 2. 去重检查（现有逻辑保留）
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// 3. 创建 DB 任务记录（status=pending）
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// 4. 发布消息到 RabbitMQ（替代原来的 go runPipeline）
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err := h.mq.Publish(ctx, mq.TaskMessage{...})
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// 5. 返回 taskId
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}
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```
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### 4.4 消费者（独立启动）
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**新增：** `internal/worker/consumer.go`
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```go
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type Consumer struct {
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mq *mq.RabbitMQ
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pool *workerpool.Pool
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service *service.GenerateService
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logger *slog.Logger
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||
}
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func (c *Consumer) Start(ctx context.Context) error {
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// 持续消费 RabbitMQ 消息
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// 每条消息提交到协程池执行
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return c.mq.Consume(ctx, func(msg mq.TaskMessage) error {
|
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return c.pool.Submit(workerpool.Task{
|
||
ID: msg.TaskID,
|
||
Fn: func(ctx context.Context) error {
|
||
return c.service.RunPipeline(ctx, msg.TaskID, msg.Input)
|
||
},
|
||
})
|
||
})
|
||
}
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```
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**启动方式：** `cmd/main.go` 中，API 服务和消费者在同一个进程内启动（通过配置开关控制是否启用消费者），便于开发调试；生产环境可拆分为独立进程。
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### 4.5 消息可靠性
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| 环节 | 保障措施 |
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|------|---------|
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| 生产者发送失败 | 降级为同步执行（fallback），记录告警日志 |
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| 消费者处理失败 | RabbitMQ NACK + 重新入队（max retry = 3） |
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| 消费者崩溃 | 手动 ACK 模式，未 ACK 的消息自动重新投递 |
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| 消息堆积 | 监控队列深度，超阈值触发告警 |
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## 阶段五：可观测性与配置
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### 5.1 运行指标
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新增 `GET /api/v1/metrics` 接口（或接入 Prometheus），暴露：
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- **限流指标：** 各 key 被限流次数、当前令牌数
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- **协程池指标：** 活跃 worker 数、队列深度、任务完成/失败数、平均执行耗时
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- **MQ 指标：** 队列深度、生产/消费速率、NACK 次数
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### 5.2 配置汇总
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新增配置项（`config.yaml`）：
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```yaml
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redis:
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addr: "localhost:6379"
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password: ""
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db: 0
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rabbitmq:
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||
url: "amqp://guest:guest@localhost:5672/"
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||
queue: "gen2d:tasks"
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ratelimit:
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user:
|
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rate: 1
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burst: 3
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global:
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rate: 10
|
||
burst: 20
|
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||
workerpool:
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workers: 16 # NumCPU * 4
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queue_size: 100
|
||
consumer_enabled: true
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```
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## 文件变更清单
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### 新增文件
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| 文件路径 | 用途 |
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|---------|------|
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| `internal/config/redis.go` | Redis 配置结构体 |
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| `internal/config/rabbitmq.go` | RabbitMQ 配置结构体 |
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||
| `internal/pkg/redis/client.go` | Redis 客户端初始化 |
|
||
| `internal/pkg/mq/rabbitmq.go` | RabbitMQ 连接封装 |
|
||
| `internal/pkg/mq/message.go` | 消息体定义 |
|
||
| `internal/pkg/ratelimit/limiter.go` | 令牌桶限流器 |
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||
| `internal/pkg/ratelimit/middleware.go` | Gin 限流中间件 |
|
||
| `internal/pkg/ratelimit/config.go` | 限流配置 |
|
||
| `internal/pkg/workerpool/pool.go` | 协程池核心 |
|
||
| `internal/pkg/workerpool/option.go` | 协程池配置选项 |
|
||
| `internal/pkg/workerpool/task.go` | 任务定义 |
|
||
| `internal/worker/consumer.go` | MQ 消费者 |
|
||
| `docker-compose.yml` | Redis + RabbitMQ 服务编排 |
|
||
|
||
### 修改文件
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||
|
||
| 文件路径 | 变更内容 |
|
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|---------|---------|
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||
| `cmd/main.go` | 初始化 Redis、RabbitMQ、WorkerPool；启动 Consumer |
|
||
| `internal/config/config.go` | 顶层 Config 新增 Redis / RabbitMQ / Ratelimit / WorkerPool 字段 |
|
||
| `internal/router/router.go` | 注册限流中间件 |
|
||
| `internal/handler/generate.go` | 将 `go runPipeline` 改为发布 MQ 消息 |
|
||
| `internal/service/generate.go` | 接受协程池提交，`RunPipeline` 签名不变 |
|
||
| `config.yaml` | 新增 redis / rabbitmq / ratelimit / workerpool 配置节 |
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||
| `go.mod` | 新增 go-redis、amqp091-go 依赖 |
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||
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---
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||
## 实施顺序建议
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```
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Phase 1: 基础设施（Redis + RabbitMQ 接入、配置、初始化）
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||
↓
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Phase 2: 令牌桶限流（独立模块，可先接入不影响其他功能）
|
||
↓
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||
Phase 3: 协程池（独立模块，替换裸 go 调用）
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||
↓
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||
Phase 4: MQ 异步化（依赖协程池，改造生成流程）
|
||
↓
|
||
Phase 5: 可观测性（指标暴露、告警配置）
|
||
```
|
||
|
||
Phase 2 和 Phase 3 可并行开发，Phase 4 依赖 Phase 3 完成。
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||
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||
## 注意事项
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1. **向后兼容：** 各阶段独立可部署，不依赖全部完成才能上线。限流可以先上线，协程池和 MQ 可以后续接入。
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2. **开发环境：** `docker-compose.yml` 提供 Redis + RabbitMQ，前端开发者无需关心。
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3. **降级策略：** Redis 不可用时限流中间件自动放行（fail-open）；RabbitMQ 不可用时降级为同步执行。
|
||
4. **测试覆盖：** 每个模块需编写单元测试 + 集成测试。限流器可用 `miniredis` 做内存 Redis 测试；协程池测试并发正确性；MQ 测试用 `rabbitmq-testcontainers` 或本地 Docker。
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