客户端发送http请求进行流量控制

实现方式 1：使用 Semaphore (信号量) 控制流量

asyncio.Semaphore 是一种简单的流控方法，可以用来限制并发请求数量。

import asyncio
import aiohttp
import timeclass HttpClientWithSemaphore:def __init__(self, max_concurrent_requests=5, request_period=10):self.max_concurrent_requests = max_concurrent_requestsself.request_period = request_periodself.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent_requests)self.session = aiohttp.ClientSession()async def fetch(self, url):async with self.semaphore:try:async with self.session.get(url) as response:return await response.text()except Exception as e:print(f"Request failed: {e}")return Noneasync def close(self):await self.session.close()async def main_with_semaphore():client = HttpClientWithSemaphore(max_concurrent_requests=5)urls = ["http://example.com/api/1","http://example.com/api/2","http://example.com/api/3","http://example.com/api/4","http://example.com/api/5","http://example.com/api/6",]tasks = [client.fetch(url) for url in urls]responses = await asyncio.gather(*tasks)for response in responses:if response:print(response)await client.close()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main_with_semaphore())

优点：

简单易实现，使用内置的 asyncio.Semaphore 就能限制并发请求数量。
易于维护，代码简单清晰。

缺点：

缺少精细的流控机制，例如每 10 秒内限制请求数量（只能控制总并发数量）。
难以适应更加复杂的流控需求。

实现方式 2：使用滑动窗口 (Sliding Window) 算法

滑动窗口算法是一种可以精确控制在一定时间内的请求数量的机制。它能平滑地调整速率。

import asyncio
import aiohttp
from collections import deque
import timeclass SlidingWindowRateLimiter:def __init__(self, max_requests, window_seconds):self.max_requests = max_requestsself.window_seconds = window_secondsself.timestamps = deque()async def acquire(self):current_time = time.monotonic()# 清理超出窗口时间的旧请求while self.timestamps and current_time - self.timestamps[0] > self.window_seconds:self.timestamps.popleft()if len(self.timestamps) < self.max_requests:self.timestamps.append(current_time)return Trueelse:# 计算需要等待的时间sleep_time = self.window_seconds - (current_time - self.timestamps[0])await asyncio.sleep(sleep_time)return await self.acquire()class HttpClientWithSlidingWindow:def __init__(self, max_requests_per_period=5, period=10):self.rate_limiter = SlidingWindowRateLimiter(max_requests_per_period, period)self.session = aiohttp.ClientSession()async def fetch(self, url):await self.rate_limiter.acquire()try:async with self.session.get(url) as response:return await response.text()except Exception as e:print(f"Request failed: {e}")return Noneasync def close(self):await self.session.close()async def main_with_sliding_window():client = HttpClientWithSlidingWindow(max_requests_per_period=5, period=10)urls = ["http://example.com/api/1","http://example.com/api/2","http://example.com/api/3","http://example.com/api/4","http://example.com/api/5","http://example.com/api/6",]tasks = [client.fetch(url) for url in urls]responses = await asyncio.gather(*tasks)for response in responses:if response:print(response)await client.close()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main_with_sliding_window())

优点：

更加精确地控制时间窗口内的请求数量。
平滑控制请求速率，适用于需要稳定流量的情况。

缺点：

实现稍复杂，需要维护一个请求时间戳队列。
在极端条件下，如果有大量请求积压，可能会造成延迟波动。

实现方式 3：使用 `aiolimiter` 第三方库

aiolimiter 是一个专门用于异步流控的 Python 库，支持令牌桶和滑动窗口算法。

安装 aiolimiter：

pip install aiolimiter

代码示例：

import asyncio
import aiohttp
from aiolimiter import AsyncLimiterclass HttpClientWithAiolimiter:def __init__(self, max_requests_per_period=5, period=10):# 初始化流控器，每10秒允许5个请求self.limiter = AsyncLimiter(max_requests_per_period, period)self.session = aiohttp.ClientSession()async def fetch(self, url):async with self.limiter:try:async with self.session.get(url) as response:return await response.text()except Exception as e:print(f"Request failed: {e}")return Noneasync def close(self):await self.session.close()async def main_with_aiolimiter():client = HttpClientWithAiolimiter(max_requests_per_period=5, period=10)urls = ["http://example.com/api/1","http://example.com/api/2","http://example.com/api/3","http://example.com/api/4","http://example.com/api/5","http://example.com/api/6",]tasks = [client.fetch(url) for url in urls]responses = await asyncio.gather(*tasks)for response in responses:if response:print(response)await client.close()if __name__ == "__main__":asyncio.run(main_with_aiolimiter())

优点：

使用方便，aiolimiter 直接支持流控机制。
代码简洁且配置灵活，可直接设置流控参数。
第三方库已经过优化，适合快速开发。

缺点：

依赖于外部库，需要额外安装。
灵活性相对有限，无法完全控制算法的细节。

比较总结

实现方式	优点	缺点	适用场景
信号量控制 (`Semaphore`)	简单易实现，易于维护	控制粒度较粗，不适合复杂流控	适合简单并发控制场景
滑动窗口 (Sliding Window)	精确控制时间窗口内的请求数量，平滑控制请求速率	实现稍复杂，可能出现延迟波动	适合需要精确流控的场景
`aiolimiter` 第三方库	使用方便，代码简洁，库优化良好	依赖外部库，灵活性相对有限	适合快速实现流控的项目