SpringCloud Alibaba 2021微服务实战十四 Springcloud alibaba gateway 限流的两种实现方式 redis自带实现及整合sentinel实现网关限流

微服务架构图：

简介

在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。

一般开发高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如 nginx 的 limit_conn 模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（如 Guava 的 RateLimiter、nginx 的 limit_req 模块，限制每秒的平均速率）；其他还有如限制远程接口调用速率、限制 MQ 的消费速率。另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU 或内存负载等来限流。

服务限流一是在负载均衡转发出限流，一般是nginx,

二是在网关转发时限流

三是在单个服务接口限流，前一部分sentinel已经讲解过微服务限流

一般限流都是在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等；也可以在应用层通过Aop这种方式去做限流。

本文详细探讨在 Spring Cloud Gateway 中如何实现限流。

限流算法

计数器

简单的做法是维护一个单位时间内的 计数器，每次请求计数器加1，当单位时间内计数器累加到大于设定的阈值，则之后的请求都被拒绝，直到单位时间已经过去，再将 计数器 重置为零。此方式有个弊端：如果在单位时间1s内允许100个请求，在10ms已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象”。

常用的更平滑的限流算法有两种：漏桶算法 和 令牌桶算法。下面介绍下二者。

漏桶算法

漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水（接口有响应速率），当水流入速度过大会直接溢出（访问频率超过接口响应速率），然后就拒绝请求，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

可见这里有两个变量，一个是桶的大小，支持流量突发增多时可以存多少的水（burst），另一个是水桶漏洞的大小（rate）。因为漏桶的漏出速率是固定的参数，所以，即使网络中不存在资源冲突（没有发生拥塞），漏桶算法也不能使流突发（burst）到端口速率。因此，漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。

令牌桶算法

令牌桶算法 和漏桶算法 效果一样但方向相反的算法，更加容易理解。随着时间流逝，系统会按恒定 1/QPS 时间间隔（如果 QPS=100，则间隔是 10ms）往桶里加入 Token（想象和漏洞漏水相反，有个水龙头在不断的加水），如果桶已经满了就不再加了。新请求来临时，会各自拿走一个 Token，如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务。

令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度。一旦需要提高速率，则按需提高放入桶中的令牌的速率。一般会定时（比如 100 毫秒）往桶中增加一定数量的令牌，有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量。

限流实现

一，整合redis实现

在 Spring Cloud Gateway 上实现限流是个不错的选择，只需要编写一个过滤器就可以了。有了前边过滤器的基础，写起来很轻松。

Spring Cloud Gateway 已经内置了一个RequestRateLimiterGatewayFilterFactory，我们可以直接使用。

目前RequestRateLimiterGatewayFilterFactory的实现依赖于 Redis，所以我们还要引入spring-boot-starter-data-redis-reactive。

pom

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifatId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>

yml

server:
  port: 8088
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: limit_route
          uri: lb://xxxxx
          predicates:
          - After=2021-02-26T00:00:00+08:00[Asia/Shanghai]
          filters:
          - name: RequestRateLimiter
            args:
              key-resolver: '#{@hostAddrKeyResolver}'
              redis-rate-limiter.replenishRate: 1
              redis-rate-limiter.burstCapacity: 3
  application:
    name: gateway-limiter
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    database: 0

在上面的配置文件，配置了 redis的信息，并配置了RequestRateLimiter的限流过滤器，该过滤器需要配置三个参数：

• burstCapacity：令牌桶总容量。
• replenishRate：令牌桶每秒填充平均速率。
• key-resolver：用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字。它使用 SpEL 表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象。

IP限流

获取请求用户ip作为限流key。

@Bean
public KeyResolver hostAddrKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}

用户限流

获取请求用户id作为限流key。

@Bean
public KeyResolver userKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("userId"));
}

接口限流

获取请求地址的uri作为限流key。

@Bean
KeyResolver apiKeyResolver() {
    return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
}

整合sentinel实现网关限流

说明： sentinel可以作为各微服务的限流，也可以作为gateway网关的限流组件。 spring cloud gateway有限流功能，此处用sentinel来作为替待。

pom:

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>

yml

# Tomcat
server:
  port: 8080
 
# Spring
spring:
  application:
    # 应用名称
    name: gateway
  profiles:
    # 环境配置
    active: dev
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        # 服务注册地址
        server-addr: 192.168.1.0:8848
      config:
        # 配置中心地址
        server-addr: 192.168.1.0:8848
        # 配置文件格式
        file-extension: yml
        # 共享配置
        shared-configs:
          - application-${spring.profiles.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}
 
    sentinel:
      # 取消控制台懒加载
      eager: true
      transport:
        # sentinel控制台地址
        dashboard: 192.168.1.0:8080
      # nacos配置持久化
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            # nacos地址
            server-addr: 192.168.1.0:8848
            dataId: sentinel-gateway
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow
 
    gateway:
      discovery:
        locator:
          lowerCaseServiceId: true
          enabled: true
      routes:
        # 认证中心
        - id: auth
          uri: lb://auth
          predicates:
            - Path=/auth/**
          filters:
            - StripPrefix=1
# 不校验白名单
ignore:
  whites:
    - /auth/logout
    - /auth/login
    - /*/v2/api-docs
    - /csrf

2.配置GatewayConfig

 
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.SentinelGatewayFilter;
import com.xrj.gateway.handler.SentinelFallbackHandler;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.annotation.Order;
 
/**
 * 网关限流配置
 */
@Configuration
public class GatewayConfig
{
    @Bean
    @Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
    public SentinelFallbackHandler sentinelGatewayExceptionHandler()
    {
        return new SentinelFallbackHandler();
    }
 
    @Bean
    @Order(-1)
    public GlobalFilter sentinelGatewayFilter()
    {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
}

 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBuffer;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import org.springframework.web.server.WebExceptionHandler;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
/**
 * 自定义限流异常处理
 */
public class SentinelFallbackHandler implements WebExceptionHandler
{
    private Mono<Void> writeResponse(ServerResponse response, ServerWebExchange exchange)
    {
        ServerHttpResponse serverHttpResponse = exchange.getResponse();
        serverHttpResponse.setStatusCode(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
        serverHttpResponse.getHeaders().add("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
        byte[] datas = "{"code":500,"msg":"当前请求量过大，请稍后再试"}".getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
        DataBuffer buffer = serverHttpResponse.bufferFactory().wrap(datas);
        return serverHttpResponse.writeWith(Mono.just(buffer));
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> handle(ServerWebExchange exchange, Throwable ex)
    {
        if (exchange.getResponse().isCommitted())
        {
            return Mono.error(ex);
        }
        if (!BlockException.isBlockException(ex))
        {
            return Mono.error(ex);
        }
        return handleBlockedRequest(exchange, ex).flatMap(response -> writeResponse(response, exchange));
    }
 
    private Mono<ServerResponse> handleBlockedRequest(ServerWebExchange exchange, Throwable throwable)
    {
        return GatewayCallbackManager.getBlockHandler().handleRequest(exchange, throwable);
    }
}

限流接口配置同微服务配置，不知道如何配置请看前面文章

最后

以上就是单纯金针菇为你收集整理的SpringCloud Alibaba 2021微服务实战十四 Springcloud alibaba gateway 限流的两种实现方式 redis自带实现及整合sentinel实现网关限流的全部内容，希望文章能够帮你解决SpringCloud Alibaba 2021微服务实战十四 Springcloud alibaba gateway 限流的两种实现方式 redis自带实现及整合sentinel实现网关限流所遇到的程序开发问题。

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