正确做法是全局复用rate.Limiter实例或按key用sync.Map缓存，避免每次请求新建；集群需用Redis+Lua实现原子滑动窗口限流，并暴露指标、标准响应头及保障健康检查不被限流。
用 rate.NewLimiter 做单机限流，别在 handler 里 new 实例
绝大多数 Golang 微服务的入口限流，直接用 golang.org/x/time/rate 就够了——它轻量、线程安全、支持 context 取消，且已深度融入标准生态。但常见错误是：每次 HTTP 请求都 new 一个 rate.Limiter，导致限流失效（每个实例独立计数，毫无约束力）。
- 正确做法：全局复用一个实例（如网关层总 QPS 限制），或按 key（如
X-User-ID）用sync.Map缓存，每个 key 对应一个*rate.Limiter -
rate.Every(100*time.Millisecond)表示每 100ms 放 1 个令牌，等价于 10 QPS；burst不宜设为 1，建议 ≥3，否则突发流量全被拒，体验差 - 别用
Allow()+time.Sleep模拟等待——该方法非阻塞，返回 false 就该立刻拒绝；真要等，用limiter.Wait(ctx)，但务必确保ctx已设超时，否则可能永久挂起
按用户/IP/路径做差异化限流，用 sync.Map + 过期清理
生产中几乎从不限“全站 QPS”，而是分维度控制：比如普通用户每分钟 60 次，VIP 用户 300 次，健康检查接口（/health）完全放行。这就需要为不同标识动态创建并复用限流器，同时防内存泄漏。
- 用
sync.Map存map[string]*rate.Limiter，key 可以是"user:" + userID或"ip:" + realIP - 不能任由 key 无限增长：对每个新 key，启动一个
time.AfterFunc(30 * time.Minute, func() { syncMap.Delete(key) })清理闲置限流器 - 避免在高并发下频繁写
sync.Map：采用“读多写少”策略，先Load，命中则直接用；未命中再LoadOrStore，不查表就Store - 注意：Gin 中提取
X-Real-IP要配TrustedProxies，否则拿到的是 Nginx 内网地址，限流失效
集群部署必须上 Redis + Lua，别信“本地缓存同步”
单机 rate.Limiter 在多副本场景下完全无效——5 个实例各放行 100 QPS，实际就是 500 QPS，系统照样被打垮。此时必须依赖外部共享状态，Redis 是事实标准，但实现方式很关键。
- 固定窗口（Fixed Window）脚本最简，但有临界突刺问题；滑动窗口（Sliding Window）更准，推荐用 Redis
ZSET+ZCOUNT统计最近 N 秒请求数 - 必须用 Lua 脚本保证原子性：
ZADD+ZCOUNT+ZREMRANGEBYSCORE三步不能拆，否则并发下计数错乱 - 别用
go-redis的 pipeline 模拟原子操作——网络延迟和重试会让结果不可靠；Lua 是唯一靠谱选择 - 连接池要调大（
PoolSize: 50），否则限流逻辑本身成瓶颈；同时设置Timeout: 100ms，超时直接放行或拒绝，不拖慢主流程
限流不是加个中间件就完事，必须暴露指标和标准响应头
上线后没人知道限流是否生效、谁被限、为什么限——直到告警炸了才去翻日志。真正的限流落地，必须把可观测性嵌进逻辑里。
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- 每次触发限流，打结构化日志：含
reason="user_burst"、limit=60、remaining=0，方便 ELK 聚类分析 - 用 Prometheus 上报
http_requests_limited_total{route="/api/user", reason="ip"}，配合 Grafana 看板监控限流率突增 - HTTP 响应必须带标准头：
Retry-After: 60（秒级退避）、X-RateLimit-Limit: 60、X-RateLimit-Remaining: 0，客户端才能智能降频 - 最关键一点：健康检查端点（如
/health）绝对不能被限流中间件包裹，否则 K8s liveness probe 失败，触发误重启
限流真正难的不是算法，而是怎么让每个限流决策可追溯、可配置、可联动——比如熔断器处于 Open 状态时，主动把对应 key 的限流阈值临时归零，而不是等请求进来再拒绝。
