rate.newlimiter 默认允许突发，不调用 wait/allown 不生效；allown 的 now 必须传 time.now()，否则限流失效；高频场景优先用 allow+快速失败，避免 wait 阻塞堆积；测试需用真实 sleep 或手动推进时间。
Go 标准库 rate.Limiter 怎么用才不漏请求
直接说结论：rate.NewLimiter 默认是“允许突发”的，如果你没调用 Wait 或 AllowN 做显式阻塞/检查，它根本不会拦住任何请求。很多人以为构造完就自动生效，结果压测时流量全涌进去了。
关键在怎么触发限流逻辑：
-
Wait(ctx)：阻塞直到能执行（或超时），适合 HTTP handler 这类必须等的场景 -
Allow()或AllowN(now, n)：非阻塞判断，返回bool，适合异步任务或快速拒绝 - 别只靠
Reserve()手动取time.Timer——容易忘Cancel()，导致 goroutine 泄漏
示例：HTTP 中间件里正确用法是 if !limiter.Allow() { http.Error(w, "too many requests", http.StatusTooManyRequests); return }，不是构造完 limiter 就完事。
为什么 AllowN 的 now 参数常被忽略
AllowN 第二个参数是时间戳，不是“从现在起多少秒后”，而是“你认为当前是什么时刻”。标准写法该传 time.Now()，但很多人传了固定值、零值，甚至传了 time.Time{}，导致限流窗口错乱，实际速率远超预期。
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常见错误现象：
- 限流阈值设成每秒 10 次，但实测每秒能过 50+ 请求
- 重启服务后前几秒放行巨量请求，之后突然卡住
原因就是 now 传错，让 rate.Limiter 误判“很久没请求了”，于是把积压的 token 全补上。务必传真实的 time.Now()，不要缓存、不要复用。
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并发安全下 rate.Limiter 的性能陷阱
rate.Limiter 本身是并发安全的，但高频调用时，Wait 会内部加锁 + 调用 time.Sleep，如果大量 goroutine 同时卡在 Wait，会堆积大量等待状态，拖慢整体响应。
适用场景和取舍：
- QPS 几百以内、延迟敏感不高：用
Wait简单直接 - QPS 上千、或不能接受阻塞：改用
Allow+ 快速失败，再配合外部排队（如 channel 缓冲） - 避免在 hot path（比如数据库查询前）反复调用
Wait，一次限流够用就行
注意：rate.Limiter 不做请求排队，它只决定“能不能过”。真要平滑削峰，得自己加缓冲层，或者换 golang.org/x/time/rate 的替代实现（如带队列的 tokenbucket）。
测试时 rate.Limiter 为什么总“不准”
单元测试里用 time.Now() 模拟时间推进？不行。rate.Limiter 内部用的是单调时钟（runtime.nanotime()），mock time.Now 对它完全没影响。测试时看到“明明过了 2 秒，token 没恢复”，基本就是这个原因。
可靠做法只有两种：
- 用
github.com/uber-go/goleak+ 真实 sleep（比如time.Sleep(1 * time.Second)），适合集成测试 - 把
rate.Limiter封装一层，暴露Advance(now time.Time)方法，测试时手动推进时间（需自己维护 token 计算逻辑）
别信“打 patch 替换 time.Now”——标准库限流器不读那个变量。
最易被忽略的一点：限流器的 burst 值不是“最大并发数”，而是“最多攒多少 token”。它和 limit 共同决定突发容量，但具体行为依赖你用 Allow 还是 Wait。线上调参前，一定用真实流量打一遍，别只看文档公式。
