在异步编程中，限制任务的执行频率是一个常见需求。例如，调用外部 API 时，我们可能需要遵守速率限制，避免请求被拒绝。aiolimiter 是一个轻量级库，能帮助我们在异步环境中优雅地实现限流。

本文将介绍 aiolimiter 的基础用法、常见使用场景，并通过加入计时功能来验证限流的效果，包括对突发流量（Bursting）的处理。

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什么是 aiolimiter？

aiolimiter 是一个基于 Python 的 asyncio 库的异步限流工具。它允许开发者轻松地设置任务在特定时间内的最大执行次数，确保在复杂的异步任务中遵守频率限制。

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使用场景

aiolimiter 的典型应用场景包括：

1. API 调用速率限制：某些服务提供商限制了 API 的调用频率，例如每秒最多 5 次请求。
2. 数据库查询控制：限制并发查询的速率，保护数据库免受过载。
3. 资源访问保护：对文件或网络资源访问进行频率限制，避免系统性能下降。

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安装 aiolimiter

使用以下命令安装 aiolimiter：

pip install aiolimiter

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基本用法与计时验证

我们通过以下步骤实现限流功能：

1. 创建 AsyncLimiter，设置单位时间内允许的最大操作次数。
2. 使用 perf_counter 记录任务的执行时间，验证限流效果。
3. 将执行时间打印到日志，便于分析。

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理解Bursting

在 aiolimiter 中，速率限制器允许在短时间内处理超出平均速率的请求数量，这种现象称为“突发流量”（Bursting）。速率限制器的容量一旦被填满，后续请求将被延迟，直到有足够的容量可用。

例如，创建一个限速器 AsyncLimiter(4, 8)，表示每8秒最多允许4个请求。前4个请求可以立即通过，之后的请求将被延迟，直到有足够的容量。

如果你不想允许突发流量，可以将最大速率设置为1，并设置适当的时间周期，例如 AsyncLimiter(1, 1.5)，这样每个请求之间至少相隔1.5秒。

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示例代码 1：允许Bursting的限流器

以下代码演示如何设置一个允许突发流量的限流器，并记录每个任务的执行时间：

import asyncio
from aiolimiter import AsyncLimiter
from time import perf_counter# 每8秒最多允许4次任务执行
limiter = AsyncLimiter(4, 8)async def limited_task(task_id):start_time = perf_counter()  # 记录开始时间async with limiter:elapsed = perf_counter() -